深度学习改进艺术品估值

这篇论文意义重大，因为它将深度学习应用于一个复杂且传统上主观的领域：艺术品市场估值。它表明，除了艺术家和历史等传统因素外，结合艺术品的视觉特征可以提高估值准确性，特别是对于新上市的作品。多模态模型和 Grad-CAM 等可解释性技术的使用增加了论文的严谨性和实际相关性。

• •深度学习，特别是多模态模型，可以改善艺术品市场估值。
• •艺术品的视觉特征提供了有价值的信息，特别是对于新上市的作品。
• •可解释性技术有助于理解模型如何进行预测。