Oct, 2023
稳定且可解释的表格数据深度学习：引入具有新型解释稳定度指标的 InterpreTabNet
Stable and Interpretable Deep Learning for Tabular Data: Introducing InterpreTabNet with the Novel InterpreStability Metric
Shiyun Wa, Xinai Lu, Minjuan Wang
TL;DR通过利用 TabNet 构架和改良的注意力模块，InterpreTabNet 既提高了分类准确性，又增强了可解释性；与其他解决方案相比，InterpreTabNet 在各种应用场景下对表格数据分析取得了更好的效果，为进一步研究创造既高精确又内在可解释的深度学习模型奠定了基础，并引入 InterpreStability 评估指标以便一致且严谨地衡量和比较模型可解释性。这些贡献潜在地有助于推动下一代可解释人工智能模型的设计原则和发展，扩大可解释人工智能解决方案在关键决策环境中的采用。