最大化学习性能同时保证解释性的集成

💡 原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

本文提出了通过敌对训练生成稳健高保真黑盒模型解释的新框架。实验结果显示该方法在分布偏移下具有稳定性和鲁棒性,且不牺牲解释保真度。

🏷️

标签

➡️

继续阅读