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以及治疗白血症和HIV的医疗任务，这种新的树正则化产生的模型比简单的L 或L 惩罚更容易模拟，而不牺牲预测能力 ...
2020-05-04 12:08 0 1632 推荐指数：
1. Main Point 0x1：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 ...
神经网络可解释性、深度学习新方法， 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势？ 编辑：Sophia计算机视觉联盟 报道 | 公众号 CVLianMeng 转载于 ：AI科技评论 AI博士笔记系列推荐： 博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记“神经网络” 作为 2019 年最后一场 ...
与模型无关的局部可解释性方法(LIME) 在机器学习模型事后局部可解释性研究中，一种代表性方法是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的Local Interpretable Model-Agnostic Explanation(LIME)。 一般地，对于每一个输入实例，LIME ...
觉得本文不错的可以点个赞。有问题联系作者微信cyx645016617，之后主要转战公众号，不在博客园和CSDN更新。 论文名称：“Grad-CAM: Visual Explanations from ...
VGG卷积神经网络模型解析 一：VGG介绍与模型结构 VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积 ...
1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络 ...
1、GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军。 2、GoogLeNet 模型的提出 1）在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好 ...
这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型：LeNet 、AlexNet 、VGGNet，首先我们需要了解三大基础数据集：MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集 ...
