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IJCAI
BET: 通过错误决策解释深度强化学习
提出了一种名为 Backbone Extract Tree (BET) 的全新的自解释结构，可以更好地解释代理的行为，识别易出错的状态，并且在各种流行的强化学习环境下显示出其对现有自解释模型的优越性能。
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6 months ago
ACGAN-GNNExplainer：图神经网络的辅助条件生成解释器
通过引入辅助分类器生成对抗网络（ACGAN）到图神经网络解释领域，我们提出了一种新的图神经网络解释器，名为 ACGAN-GNNExplainer。我们的方法利用生成器为原始输入图生成解释，并结合鉴别器监督生成过程，从而确保解释的准确性和可靠
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9 months ago
使用特征归因增强最先进的分类器以促进安全分析
该研究论文提出了 FINER 框架，用于生成高保真度和高可理解性的风险检测分类器解释。该框架通过从模型开发者、特征归因设计者和安全专家中获得解释，通过解释引导的多任务学习策略来提高保真度，并通过任务知识来提高可理解性。针对风险检测，FINE
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a year ago
IJCAI
模型准确性和解释透明度如何影响用户信任
研究表明，在机器学习中，准确度比可解释性更重要，添加解释可能会损害用户信任，同时高度真实的解释不能欺骗用户的信任，用户的信任感与其实际表现不符。
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5 years ago
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