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解释器之争:上下文适宜解释的论证
理解何时以及为何应用特定的可解释人工智能技术并非易事。本文旨在解决在需要解释时选择最合适的解释器这一挑战。为了使人工智能的可解释性能产生效果,解释以及如何呈现解释需要针对接受解释的利益相关者进行定向。如果一般情况下不存在一种单一的解释技术超
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7 months ago
EMNLP
迈向 “公正解释” 的概念化:针对内容审核员的反亚裔仇恨言论解释的不对称影响
最近在 AI 可解释性和公平性交叉领域的研究集中在解释如何提高人类加 AI 任务性能,以公平性指标评估。我们提出了对 “公平解释” 的特征进行表征,即不对特定人群产生负面影响的解释。我们提出了一种新颖的 “公平解释” 评估方法,不仅基于准确
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8 months ago
ICLR
双流卷积神经网络视频特征学习分析 —— 以斑马鱼游泳节律分类为例
采用深度泰勒分解技术生成热图来突出预测的高相关性输入区域,研究表明用于分析鱼尾稳定性的卷积神经网络 (CNN) 更好地区分斑马鱼的泳动方式,并探究网络对实验人为因素的关注点,移除后 CNN 分类准确率提高至 96.32%,证明了 AI 的可
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5 years ago
非对称 Shapley 值:将因果知识纳入模型无关可解释性
通过介绍 Asymmetric Shapley values (ASVs) 这种较少限制的框架,本文提出了这种框架可以改善模型解释、为模型预测中的不公平歧视提供测试、在时序模型中支持逐步增量解释以及支持特征选择研究而无需进行模型重新训练。
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5 years ago
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