可解释机器学习的研究内容就是为深度模型的推理结果提供人类可以理解的解释(原因)。这在有道德约束下的应用场景中是极其重要的。例如,某银行利用深度学习算法来预测用户的信用度以决定是否贷款给用户。对于信用度预测值较低的用户,银行有责任提供合理的解释来说明认定该用户信用度低的原因。 模型解释可分为两种:模型层...
1. Google ColabGoogle Colab是由谷歌提供的一个基于云的服务,它允许用户通过浏览器免费使用GPU和TPU来训练机器学习模型。对于预算有限的个人开发者和小型团队来说,Google Colab提供了一个强大的平台来运行和测试AI 发布于 2024-04-17 23:02・IP 属地广东 ...
机器学习发展至今仍然无法完全打开这个黑盒子。可解释机器学习的研究内容就是为深度模型的推理结果提供人类可以理解的解释(原因)。这在有道德约束下的应用场景中是极其重要的。例如,某银行利用深度学习算法来预测用户的信用度以决定是否贷款给用户。对于信用度预测值较低的用户,银行有责任提供合理的解释来说明认定该用户信...
总的来说,批量解释方法假设模型解释的结果服从某种分布,这种分布可以通过一个全局解释器来学习。学习过程在训练集上进行,训练好的解释器可以在实际场景中批量生成解释。批量解释方法是模型解释加速的质的飞跃。 批量模型解释的技术路线有:基于预测模型、基于生成模型和基于强化学习等。下面详细叙述每一条技术路线的代表工作。
可解释机器学习的研究内容就是为深度模型的推理结果提供人类可以理解的解释(原因)。这在有道德约束下的应用场景中是极其重要的。例如,某银行利用深度学习算法来预测用户的信用度以决定是否贷款给用户。对于信用度预测值较低的用户,银行有责任提供合理的解释来说明认定该用户信用度低的原因。
机器学习发展至今仍然无法完全打开这个黑盒子。可解释机器学习的研究内容就是为深度模型的推理结果提供人类可以理解的解释(原因)。这在有道德约束下的应用场景中是极其重要的。例如,某银行利用深度学习算法来预测用户的信用度以决定是否贷款给用户。对于信用度预测值较低的用户,银行有责任提供合理的解释来说明认定该用户...
一、 什么是可解释机器学习? 深度模型(神经网络)的推理过程是黑盒化的、不可解释的。机器学习发展至今仍然无法完全打开这个黑盒子。可解释机器学习的研究内容就是为深度模型的推理结果提供人类可以理解的解释(原因)。这在有道德约束下的应用场景中是极其重要的。例如,某银行利用深度学习算法来预测用户的信用度以决定...