通过原型概念解释验证深度模型决策的 (非) 常规理解
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文提出了一个基于概念的后续解释 AI 框架,通过原型模型不仅传达了每个实例的决策策略 (局部),而且还传达了整体的类别决策策略 (全局),从而降低了对人类长期评估的依赖,并使模型验证成为一个直观且可解释的工具。
研究人员开发了一种训练策略,提高了AI模型的可解释性,同时不降低准确性。他们通过区域定位可视证据来表示决策网络的决策,从而提高了模型的泛化性能。这种方法还可以弥合不同领域之间的视觉-语义差距。