關於深度學習的可解釋性
在這里學習的，在此簡要做了些筆記。 壹、可解釋性概述 1. 可解釋性是什么 人類對模型決策/預測結果的理解程度。 對於深度學習而言，可解釋性面臨兩個問題：①為甚會得到該結果？（過程）②為甚結果應該是這個？（結果） 理想狀態：通過溯因推理，計算出輸出結果，可是實現較好的模型解釋性。 衡量一個 ...
原文：《人工智能的下一個挑戰 —— 可解釋性和可詮釋性？》
https: www file.huawei.com media corporate pdf cyber security ai security white paper cn.pdfHW AI安全白皮書 谷歌可解釋人工智能白皮書， 頁pdf，Google AI Explainability Whitepaper 月 日專知 導讀 近幾年，隨着人工智能的迅速發展，人工智能對各行各業也產生了深遠的 ...
2019-12-23 16:13 0 749 推薦指數：
相關推薦
模型可解釋性方法--lime
與模型無關的局部可解釋性方法(LIME) 在機器學習模型事后局部可解釋性研究中，一種代表性方法是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的Local Interpretable Model-Agnostic Explanation(LIME)。 一般地，對於每一個輸入實例，LIME ...
演化計算可能是人工智能的下一個熱點
演化計算--人工智能的下一個熱點 演化計算經常用到智能優化和機器學習當中，但是這種機器學習跟大家平常說的深度學習的機器學習不是很一樣。演化計算在機器人的腦體一體化設計中應該有相當大的用武之地。演化計算可能是人工智能的下一個熱點。本文整理自2018深圳國際機器人 ...
【譯】BERT表示的可解釋性分析
Word2Vec已經過去很長時間了。當時似乎每一個玩機器學習的人都能背出“國王減去男人加上女人等於女王”這條“ ...
InterpretML 微軟可解釋性機器學習包
為實踐者和研究者提供機器學習可解釋性算法的開源 Python 軟件包。InterpretML 能提供以下兩種 ...
復雜模型可解釋性方法——LIME
一、模型可解釋性 近年來，機器學習（深度學習）取得了一系列驕人戰績，但是其模型的深度和復雜度遠遠超出了人類理解的范疇，或者稱之為黑盒（機器是否同樣不能理解？），當一個機器學習模型泛化性能很好時，我們可以通過交叉驗證驗證其准確性，並將其應用在生產環境中，但是很難去解釋這個模型為什么會做 ...
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 ...