迁移学习Author：louwillFrom：深度学习笔记 在深度学习模型日益庞大的今天，并非所有人都能满足从头开始训练一个模型的软硬件条件，稀缺的数据和昂贵的计算资源都是我们需要面对的难题。迁移学习（Transfer Learning）可以帮助我们缓解在数据和计算资源上的尴尬。作为当前深度学习领域中最重要的方法论之一，迁移学习有着自己自身的理论依
近日阅读了一篇讲述可解释性的中文综述文章机器学习模型可解释性方法、应用与安全研究综述，对模型可解释性的相关知识有了进一步的了解。本文是阅读这篇综述的一些笔记以内容摘要。0 引言背景：虽然机器学习和人工智能技术在人脸识别、自动驾驶、恶意软件检测和智慧医疗分析等领域得到了广泛的应用，但大多数情况下机器学习模型尤其是深度神经网络如同黑盒一般，人们无法确切地知道模型背后的决策依据是什么，也无法保证决策的可
9月27日，腾讯在人工智能、生命科学跨学科应用领域的最新研究成果《scBERT as a Large-scale Pretrained Deep Language Model for Cell Type Annotation of Single-cell RNA-seq Data》（《基于大规模预训练语言模型的单细胞转录组细胞类型注释算法》），登上国际顶级学术期刊《Nature》子刊《Nature
随着DeepMind研发的围棋机器人AlphaGo接连击败了世界上的顶尖棋手，人工智能开始得到越来越多的关注。尤其是近年来计算机算力的增长以及可靠数据越来越容易获取，人工智能中的深度学习领域得到了高速发展，深度学习模型在一些任务上的智能可以达到甚至超过人类水平。但是在光鲜亮丽的面纱之下笼罩着一团迷雾！深度学习模型因其大量的参数、复杂的结构，以及给出的结果难以直接被人们所理解，甚至被诟病为“黑盒模型
目录引言Additive Feature Attribution Methods加性特征归因法LIMEDeepLIFTLayer-Wise Relevance PropagationClassic Shapley Value Estimation简单属性唯一地决定了可加性特征属性SHAP valuesShapley值SHAP值其他概念预测值的可视化SHAP特征重要度SHAP摘要图SHAP依赖图
在前面的文章中，我们介绍了 一种可解释性神经网络——xNN，而在本篇博客中，我们将要介绍一种针对前面文章的一种改进方法，使网络结构的可解释性更强，预测准确率更高。文章名称：Enhancing Explainability of Neural Networks through Architecture ConstraintsEnhancing Explainability of Neural Net
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2023-05-23 23:18:59
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#今日论文推荐#更透明的AI？MIT等最新《可解释AI: 深度神经网络内部结构解释》综述，17页pdf全面阐述DNN内部可解释性技术在过去的十年里，机器学习的规模和能力都有了巨大的增长，深度神经网络(DNNs)正在越来越多地应用于广泛的领域。然而，DNN的内部工作原理通常很难理解，这引起了人们对使用这些系统的安全性的担忧，因为他们没有严格了解它们的功能。在这项综述中，我们回顾了解释DNN内部成分的
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2023-07-04 21:54:31
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# 深度学习可解释性
深度学习是一种强大的机器学习技术，能够在许多领域取得出色的成果。然而，深度学习模型往往被认为是黑盒子，难以理解其内部的工作原理。这使得深度学习模型的决策过程难以解释和理解，限制了其在一些关键领域的应用，例如医疗诊断和金融风险评估。为了解决这个问题，研究人员开始探索深度学习的可解释性，即通过解释模型的决策过程来提高对模型的理解和信任。
## 可解释性技术
现在，我们将介绍
原创
2023-07-22 02:08:04
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## 深度学习可解释性的实现步骤
深度学习模型在解决各种复杂任务上取得了很大的成功，但由于其黑盒特性，很难解释模型是如何做出预测或决策的。这导致了深度学习模型在一些对模型可解释性要求较高的领域应用上的局限性。为了实现深度学习模型的可解释性，我们可以采用以下步骤：
1. 数据预处理
在进行深度学习模型训练之前，首先需要进行数据的预处理。数据预处理包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤。对于深度
模型可解释性汇总简 介目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。这是非常致命的，因为如果我们无法知道某个算法是如何进行预测，那么我们将很难将其前一道其它的问题中，很难进行算法的debug。本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术，包括它们的相对优点和缺点。我们将其分
第一部分 可解释性是什么？ 事先事中事后三类型 + LIME（模型无关分析）方法简单实现目录1. 可解释性是什么0x1：广义可解释性0x2：在统计学习中的可解释性0x3：机器学习领域的可解释性1. 决策树是目前业内公认可解释性最好的非线性机器学习算法2. DNN深度学习模型的可解释性不是那么明显2. 我们为什么需要可解释性？0x1：可解释
最近由于项目需要，集中调研了一些深度学习领域的可解释性研究的方法。大概整理为了以下几类方法，欢迎大家参考与交流。1.隐层分析法该方法[1-3]通过可视化，反映射以及标记出隐层神经元所学到的特征的方式来解释深度神经网络。 1 卷积神经网络与反卷积实现过程
2 反卷积方法的特征可视化
多用于计算机视觉领域中，如[3]中，在卷积神经网络的
在这篇笔记中分享前段时间我对于LIME算法的调研。一、算法简介LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier》中介绍的局部可解释性模型算法。该算法主要是用在文本类与图像类的模型中。1.算法主要用途在算法建模过程中，我们一般会用测试集的
# 实现局部解释 深度学习 可解释性的流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“局部解释 深度学习 可解释性”。下面是实现该过程的步骤及相应的代码示例。
## 步骤1：数据预处理
在进行深度学习之前，我们首先需要对数据进行预处理。这包括加载数据、清洗数据并将其转换为模型可以接受的格式。下面是代码示例：
```python
import numpy as np
import pa
原创
2023-07-25 15:36:33
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一、深度学习的可解释性研究概述随着深度学习模型在人们日常生活中的许多场景下扮演着越来越重要的角色，模型的「可解释性」成为了决定用户是否能够「信任」这些模型的关键因素（尤其是当我们需要机器为关系到人类生命健康、财产安全等重要任务给出预测和决策结果时）。在本章，我们将从深度学习可解释性的定义、研究意义、分类方法 3 个方面对这一话题展开讨论。1.1 何为可解释性对于深度学习的用户而言，模型的
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2022-10-19 23:00:08
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# 可解释性机器学习综述
## 1. 引言
在机器学习领域，训练出的模型往往被认为是黑盒子，难以解释其决策过程。然而，在某些应用场景中，我们需要能够理解模型的决策原因，这就是可解释性机器学习的重要性所在。本文将为你介绍可解释性机器学习的概念以及实现的流程。
## 2. 可解释性机器学习的流程
下面是可解释性机器学习的实现流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
机器学习的可解释性1.可解释性简介2.可解释性的重要性3.可解释模型具体技术3.1 Permutation Importance3.2 Partial Dependency Plots3.3 SHAP3.4 SHAP Values 的高级用法
1.可解释性简介理解（interpret）表示用可被认知（understandable）的说法去解
原创
2022-06-23 17:47:29
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# 深度学习可解释性分析
深度学习是一种强大的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成就。然而，深度学习模型通常以黑盒的形式工作，即对于给定的输入，我们很难理解模型是如何做出预测的。这就导致了一个问题：我们如何确定模型的预测是可靠的，怎样理解模型的决策过程呢？这就是所谓的深度学习的可解释性问题。
在本文中，我们将介绍几种常见的深度学习可解释性分析方法，并通过代码示例来说明它们的原理和应用。
原创
2023-07-16 15:53:11
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LRP算法一.LSTM1.1.理论部分1.2.作者代码二.LRP_for_LSTM2.1.理论部分2.2.1.Weighted Connections2.2.2.Multiplicative Interactions2.2.作者代码三.扩展到GRU3.1.GRU3.2.GRU的Relevance计算部分四.参考文献 LRP算法也是可解释算法的一种，全称Layer-wise Relevance P
1.SHAP介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations），是Python开发的一个“模型解释”包，它可以解释任何机器学习模型的输出。所有的特征都被视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。SHAP值从预测中把每一个特征的影响分解出来，可应用于如下场景中：模型认为银行不应该给某人放贷，但是法律上需要银
