DenoGrad: Gradient‑basiertes Denoising für bessere KI‑Interpretierbarkeit
In der Welt des maschinellen Lernens ist Rauschen in Trainings- und Produktionsdaten ein entscheidender Faktor, der die Leistung von Modellen, insbesondere solcher im Bereich der interpretierbaren KI, stark beeinträchtigt. DenoGrad, ein neues Framework, adressiert dieses Problem, indem es die Rauschdefinition von der Lösung trennt und stattdessen ein hochqualitatives, auf die jeweilige Aufgabe abgestimmtes Deep‑Learning‑Modell als Referenz nutzt.
