卷积神经网络模型可解释性
卷积神经网络模型可解释性 缺乏可解释性仍然是在许多应用中采用深层模型的一个关键障碍。在这项工作中，明确地调整了深层模型，这样人类用户可以在很短的时间内完成他们预测背后的过程。具体地说，训练了深度时间序列模型，使得类概率预测具有较高的精度，同时被节点较少的决策树紧密地建模。使用直观的玩具例子 ...
原文：NNs（Neural Networks，神经网络）和Polynomial Regression（多项式回归）等价性之思考，以及深度模型可解释性原理研究与案例
. Main Point x ：行文框架 第二章：我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景。 第三章：讨论NNs和PR在数学公式上的等价性，NNs和PR是两个等价的理论方法，只是用了不同的方法解决了同一个问题，这样我们就形成了一个统一的观察视角，不再将深度神经网络看成是一个独立的算法。 第四章：讨论通用逼近理论，这是为了将视角提高到一个更高的框架体系，通用逼近理论证明了所 ...
2019-08-28 12:13 0 937 推荐指数：
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复杂模型可解释性方法——LIME
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