卷積神經網絡模型可解釋性
卷積神經網絡模型可解釋性 缺乏可解釋性仍然是在許多應用中采用深層模型的一個關鍵障礙。在這項工作中，明確地調整了深層模型，這樣人類用戶可以在很短的時間內完成他們預測背后的過程。具體地說，訓練了深度時間序列模型，使得類概率預測具有較高的精度，同時被節點較少的決策樹緊密地建模。使用直觀的玩具例子 ...
原文：NNs（Neural Networks，神經網絡）和Polynomial Regression（多項式回歸）等價性之思考，以及深度模型可解釋性原理研究與案例
. Main Point x ：行文框架 第二章：我們會分別介紹NNs神經網絡和PR多項式回歸各自的定義和應用場景。 第三章：討論NNs和PR在數學公式上的等價性，NNs和PR是兩個等價的理論方法，只是用了不同的方法解決了同一個問題，這樣我們就形成了一個統一的觀察視角，不再將深度神經網絡看成是一個獨立的算法。 第四章：討論通用逼近理論，這是為了將視角提高到一個更高的框架體系，通用逼近理論證明了所 ...
2019-08-28 12:13 0 937 推薦指數：
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