使用临床笔记的深度学习用于自闭症检测：透明和黑盒方法的迁移学习比较

本文探讨了使用临床笔记的深度学习，特别是迁移学习，用于自闭症检测。它比较了透明和黑盒方法，表明重点在于模型的可解释性，以及准确性和可解释性之间的权衡。来源为ArXiv表明这可能是一篇研究论文，侧重于人工智能模型的技术方面及其性能。

• •将深度学习应用于医疗保健问题（自闭症检测）。
• •使用临床笔记作为数据输入。
• •比较不同的迁移学习方法。
• •侧重于模型透明度和可解释性。