Capsule Network Explainability beschäftigt sich damit, wie man versteht, was ein Capsule Network eigentlich lernt und wie es Entscheidungen trifft.
Capsule Networks sind spezielle neuronale Netze, die Informationen über Objekte und ihre Teile besser erfassen können als herkömmliche Netze.
Erklärbarkeit bedeutet, dass man nachvollziehen kann, warum das Netzwerk eine bestimmte Vorhersage macht, zum Beispiel warum es ein Bild als Katze erkennt.
Das hilft dabei, Vertrauen in die Technik zu gewinnen und Fehler besser zu finden.