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：小樣本場景下的多跳推理及其可解釋性（MetaKGR、DacKGR、BIMR）
目錄 MetaKGR 論文 問題提出 特定關系學習 元學習 Meta Learning 實驗 代碼 DacKGR 論文 問題提出及形式化定義 模型 強化學習框架及策略網 動態預測 Dynamic Anticipation 動態補全 Dynamic Completion 策略優化 目標函數 實驗 代碼 BIMR 論文 問題提出 評價框架 路徑可解釋性得分 S p 的計算 實驗 代碼 這幾篇論文是 ...
2021-05-07 15:47 0 471 推薦指數：
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