深度學習模型可解釋性初探
1. 可解釋性是什么 0x1：廣義可解釋性 廣義上的可解釋性指： 比如我們在調試 bug 的時候，需要通過變量審查和日志信息定位到問題出在哪里。 比如在科學研究中面臨一個新問題的研究時，我們需要查閱一些資料來了解這個新問題的基本概念和研究現狀，以獲得對研究方向的正確認識 ...
原文：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 . 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： 為甚會得到該結果 過程 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。 衡量一個解釋是否合理，需要考慮 可解釋性：通過人類可以理解的方式描述系統的內部結構 和 完整性：通過精確的方式描述系統的各個操作 ...
2022-01-14 16:10 0 1106 推薦指數：
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