关键词contextual explanation networks
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- NIPS模型解释的有趣特性
本文研究了产生于复杂模型后期的线性解释或与上下文解释网络 (CENs) 一起产生的线性解释。研究主要聚焦于线性解释是否一直是始终如一的或容易引导,同时研究在将其整合到预测过程中时,解释是否会影响模型程序的表现。我们的分析揭示了不同方法产生的 - 上下文解释网络
提出使用 CEN(contextual explanation networks)架构进行预测,生成中间简化的概率模型作为解释,为每个预测生成有效的、实例特定的解释,并可用于决策支持。CEN 架构不仅和现有的最先进方法相竞争,且在决策支持方