explanatory methods | BriefGPT

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探索解释框架的共同点：多领域调查分析
该研究通过调查和与专家的讨论，旨在找到适用于各个用例的通用解释框架的要素，并将这些洞察力纳入到一个利用 GP 算法的软件工具中。由于对可解释性的普遍偏好，可 sacrificed 实现准确性为代价。此外，我们强调了特征重要性和反事实解释作为
PDF2 months ago
MM符号回归中的可解释性：使用费曼数据集的解释方法基准
建议评估解释性方法以解释回归模型，特别是符号回归模型。在实验中，我们使用各种可解释和不可解释的回归方法以及流行的解释方法评估了解释器的性能，并发现符号回归模型是一种能够提供准确模型和合适解释的有趣选择。最稳定的解释模型是 Partial E
PDF3 months ago
深度神经网络解释
研究了两种深度神经网络解释说明的主流方向，一种是基于特征的事后解释方法，另一种是自解释的神经网络模型，并生成自然语言解释。
PDF4 years ago
MLPs 中 Shapley Value 的基准线：从 Missingness 到 Neutrality
本文提出了一种基于中立值选择基线的解释方法，该基线的选择取决于模型的实际运用，从而验证该基线的有效性。
PDF4 years ago
如何验证事后解释方法？你能信赖解释吗？
为了让人工智能系统得到广泛的公众认可，我们必须开发能够解释黑匣子模型（如神经网络）决策的方法。
PDF5 years ago
KDD机器学习解释的艺术与科学
本文讨论超越传统误差测量和图形评估机器学习模型的几种通用的解释方法，包括决策树模型、个体条件期望、局部可解释模型无关解释、偏置度量图和 Shapley 解释；并提供现实应用建议和公共软件示例以复现性检验。
PDF6 years ago