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摘要：药用植物在世界许多地方的制药行业中以多种方式用于获取药物。它们传统上尤其在发展中国家使用，在那里它们提供具有成本效益的治疗方法。然而，准确识别药用植物可能具有挑战性。本研究使用深度神经网络和知识提炼方法，该方法基于 8 种基于叶子的埃塞俄比亚药用植物的 4,026 张图像数据集。来自 ResNet50 教师模型的知识被应用于轻量级 2 层学生模型。针对效率进行优化的学生模型实现了 96.91% 的准确率，并且接近教师模型在未见测试数据上的 98.98% 的准确率。训练建立在优化策略之上，包括过采样、数据增强和学习率调整。为了理解模型的决策，我们使用了 LIME（局部可解释模型无关解释）和 Grad-CAM（梯度加权类激活映射）事后解释技术来突出显示对分类有贡献的有影响的图像区域。
可解释的人工智能：使用知识提炼的基于叶子的药用植物分类
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