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神经网络的可解释性理论及工具

1.可解释性分析简介

explainable AI:why,利用决策树

eg:

interpretable AI:how

2.机器学习的可解释性

解释工具:

按输入对输出的贡献值。

 

然后把值sigmoid成0-1.

例子:

就是去计算,有你和没你,能有多大区S别。

SHAP包 去搜一下用

单个样本的

全部样本的

3.图像识别的可解释性

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