DLBacktrace:一种适用于任何深度学习模型的可解释性方法
人工智能发展势头迅猛,催生出愈发繁杂的深度学习模型,此类模型往往犹如不透明的“黑箱”,其决策过程的透明度极为有限。这一缺乏可解释性的情形带来了严峻的挑战,特别是在高风险应用领域中,理解模型输出背后的原理与输出本身具有同等重要的地位。本研究聚焦于人工智能系统对可
模型 深度学习 dlbacktrace 2024-12-04 06:43 4
人工智能发展势头迅猛,催生出愈发繁杂的深度学习模型,此类模型往往犹如不透明的“黑箱”,其决策过程的透明度极为有限。这一缺乏可解释性的情形带来了严峻的挑战,特别是在高风险应用领域中,理解模型输出背后的原理与输出本身具有同等重要的地位。本研究聚焦于人工智能系统对可
模型 深度学习 dlbacktrace 2024-12-04 06:43 4