关于深度学习的可解释性
在这里学习的，在此简要做了些笔记。 壹、可解释性概述 1. 可解释性是什么 人类对模型决策/预测结果的理解程度。 对于深度学习而言，可解释性面临两个问题：①为甚会得到该结果？（过程）②为甚结果应该是这个？（结果） 理想状态：通过溯因推理，计算出输出结果，可是实现较好的模型解释性。 衡量一个 ...
原文：深度学习模型可解释性初探
. 可解释性是什么 x ：广义可解释性 广义上的可解释性指： 比如我们在调试 bug 的时候，需要通过变量审查和日志信息定位到问题出在哪里。 比如在科学研究中面临一个新问题的研究时，我们需要查阅一些资料来了解这个新问题的基本概念和研究现状，以获得对研究方向的正确认识。 反过来理解，如果在一些情境中我们无法得到相应的足够的信息，那么这些事情对我们来说都是不可解释的。比如刘慈欣的短篇 朝闻道 中霍金 ...
2018-10-13 15:07 0 2665 推荐指数：
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