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AAAI保持信念：基于案例推理的卷积神经网络中的忠实解释
通过案例推理的设计和使用神经网络进行决策关键任务，本论文提出了 ProtoPNet 方法来解决解释神经网络预测的问题，并通过引入 Shapley values 来提取忠实的解释。该方法在多个数据集和多种网络结构上的实验证明了其有效性。
PDF7 months ago
设计可解释性：包装盒将神经性能与准确解释相结合
用经典的，可解释的模型来生成对模型预测的基于实例的准确解释以保持预测性能的通用方法
PDF8 months ago
CoMEt：x86 成本模型解释框架
提出了第一种获得机器学习代价模型预测的准确且直观的解释的方法，并使用 Ithemal 和 uiCA 等代价模型进行了实证比较，结果表明 Ithemal 和 uiCA 的解释越相似，则它们的预测结果也越相似。
PDFa year ago
深度图模型的忠实解释
本文研究了图神经网络（GNNs）的可信解释，并提供一种全新的通用方法来形式化描述 GNNs 的可信解释，包括特征归因和子图解释。作者提出的 KEC 方法从图的结构和其 k 次幂得到信息，可以最大程度地提高生成解释的准确性以及说明原始 GNN
PDF2 years ago
ACL关于解释在域外环境中的实证研究
该论文探索了自然语言处理中有关如何在不同领域中提取精准的解释的方法，其中侧重于后续解释和固有的忠诚度模型，并且发现后续解释的忠诚度在许多情况下比在领域内更高，而在跨域设置中，选择后预测模型的预测性能与完整训练模型相当。
PDF2 years ago
ACLNILE: 自然语言推理及其自然语言解释
通过使用自动生成的标签特定的自然语言解释，提出了一种名为 NILE 的新型自然语言推理方法，它可以以高准确度产生标签及其合理解释，对比以前的方法，NILE 的有效性得到证明，同时论文也强调了模型解释的可信度评估是非常重要的。
PDF4 years ago