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：zz“深度高斯模型”可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导
NIPS 深度高斯模型 可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导 亚马逊机器学习专家最新报告 专知 导读 在NIPS 上，亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在 月 日在长滩现场进行了一场 基于高斯模型的深度概率模型 的演讲报告。这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络，并且深入浅出地讲解了什么是机器学习，不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的 ...
2019-09-02 07:50 0 373 推荐指数：
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