”DL 可解释性“ 的搜索结果

     可解释性对于提高模型的可靠性、安全性、公平性、可信赖性等方面都有重要的意义，也是深度学习模型应用于敏感领域（如医疗、金融、司法等）的必要条件。模型蒸馏：将一个复杂的深度学习模型蒸馏成一个简单的模型，...

     近年来,机器学习发展迅速,尤其是深度学习在图像、声音、自然语言处理等领域取得...机器学习算法的表示能力大幅度提高,但是伴随着模型复杂度的增加,机器学习算法的可解释性越差,至今,机器学习的可解释性依旧是个难题．

     但是，DL模型的“黑匣子”性质及其对依赖大量数据压缩成标签和密集表示形式的过度依赖给系统的可解释性和可解释性带来了挑战。此外，尚未证明DL有效地利用对人类理解至关重要的相关领域知识和经验的能力。早期的以...

     模型可解释性：使用机器学习可解释性工具解释心脏病原因 四部分内容： 简介 数据 模型 解释 总结 1. 介绍 纵观机器学习的所有应用，当使用黑盒子模型去进行重要疾病诊断时总是难以让人信服。如果诊断模型的输出是...

     随着各界对AI伦理的日益重视，AI系统的可解释性也逐渐成为热点，甚至上升到立法和监管的要求。许多人工智能领域的专家都把 2021 年视为“AI 可解释元年”，在这一年，不仅政府出台相应的监管要求，国内外许多科技...

     它还包含其他研究论文，这些论文在DL历程中一直对我有用。 第1部分 关于机器学习的几件事-佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）：一篇非常有用的论文，从机器学习的角度总结了所有关键学习 CNN简介：一篇与传统论文...

     文章目录先验概率prior probability 先验概率prior probability 先验概率指的是能够通过一些事实能够计算的可能性或者能够计算的概率，简单来如，如投一个硬币，得到正反面的概率都为1/2（不考虑其他极端情况） ...

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