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
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
# 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
如今深度学习发展火热，但很多优秀的文章都是基于经典文章，经典文章中的一句一词都值得推敲和分析。此外，深度学习虽然一直被人诟病缺乏足够令人信服的理论，但不代表我们不能感性分析理解，下面我们将对2014年夺得ImageNet的定位第一和分类第二的VGG网络进行分析，在此过程中更多的是对这篇经典文章的感性分析，希望和大家共同交流产生共鸣，如果有理解不到位的也真诚期待指出错误。
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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目录(?)[+] 1、什么是算法 算法(algorithm):就是定义良好的计算过程，他取一个或一组的值为输入，并产生出一个或一组值作为输出。简单来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果。“菜谱”，特定的算法比如菜谱中的的一道“老醋花生米”的制作流程，只要按照菜谱的要求制作老醋花生米，那么谁都可以做出一道好吃的老醋花生米。so，这个做菜的步骤就可以理解为：“解决问题的步骤” 2
# 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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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
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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# 解释深度学习的可解释性方法
深度学习在各个领域都取得了巨大的成功，但其黑盒性也一直是人们关注的焦点之一。由于深度学习模型通常拥有大量的参数和复杂的结构，很难理解其内部的工作原理。因此，深度学习的可解释性一直是一个热门的研究领域。在本文中，我们将介绍一些常见的深度学习可解释性方法，并提供相应的代码示例。
## 常见的深度学习可解释性方法
### 1. 特征可视化
特征可视化是一种直观的方
# 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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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
深度学习模型可解释性初探
原创
2022-09-20 22:10:27
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CAM可以实现对深度学习实现可解释性分析，显著性分析可扩展性强，后续衍生出各种基于CAM的算法每张图像，每个类别都能生成对应的热力图弱监督定位：图像分类模型解决定位问题潜在的“注意力机制”Machine learning 到Machine teaching。
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
摘要深度视觉模型在高风险领域有着广泛的应用。因此它们的黑匣子性质目前吸引了研究界的极大兴趣。论文在《可解释的人工智能》中进行了第一次调查，重点是解释深度视觉模型的方法和指标。涵盖了最新技术的里程碑式贡献，论文不仅提供了现有技术的分类组织，还挖掘了一系列评估指标，并将其作为模型解释的不同特性的衡量标准进行整理。在深入讨论当前趋势的同时，论文还讨论了这一研究方向的挑战和未来途径。 总结来说，本文的主
可解释性 （Interpretation） 可解释性的问题较早就有人提出来，有着不一样的叫法，比如 interpretable, explainable, intelligible, transparent 和 understandable，不一而足。值得提到的是此处的可解释性与推荐系统的推荐理由或多或少有一些联系和细微的区别，本文提到的可解释性并不限于对于机器学习某个预测（某个特定 c
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
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