Jun, 2017

模型提取实现可解释性

TL;DR这篇论文提出一种名为模型抽取的方法,通过构建一个可解释程度更高的模型来近似黑箱模型,从而理解和调试机器学习模型在各种数据集上训练的结果,并在经典强化学习问题中学习控制策略。