Feb, 2023
可解释人工智能中的元评估问题: 使用MetaQuantus识别可靠评估器
The Meta-Evaluation Problem in Explainable AI: Identifying Reliable
Estimators with MetaQuantus
Anna Hedström, Philine Bommer, Kristoffer K. Wickstrøm, Wojciech Samek, Sebastian Lapuschkin...
TL;DR本文提出了一个元评估框架MetaQuantus,以较可靠的方式鉴别不同解释质量度量方法在特定的解释情境下的性能,包括其对噪声的鲁棒性和对随机性的反应性,并通过一系列实验展示了其有效性。该工具可用于验证和基准测试新建构的度量衡,从而为建立可靠的方法提供清晰的、理论上的指导,以促进Explainable AI领域中的标准化和可重复性。