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解释性深度学习模型用于专利分类中的黑匣子揭示
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种使用新方法训练的深度超网络来生成可解释的线性模型的方法，实现了黑匣子深度模型的准确性和自由的可解释性。在表格数据上与最先进的分类器一样准确，在实际预测中也具有与最先进的解释技术相当的解释能力。
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关键要点
- 该研究提出了一种新方法训练的深度超网络。
- 生成可解释的线性模型，保留黑匣子深度网络的准确性。
- 提供自由的可解释性，且与黑匣子深度模型相同的运行时和内存资源。
- 实验结果显示，该可解释的深层网络在表格数据上与最先进的分类器一样准确。
- 在实际预测中，该模型具有与最先进的解释技术相当的解释能力。
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