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几何去除和再训练（GOAR）：坐标不变可解释人工智能评估
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文评估了 RemOve-And-Retrain (ROAR) 协议的可靠性，发现其性能指标不受决策函数信息影响，并提出了 DoRaR 特征归属方法，以提高黑盒模型的透明度。同时，研究提出了 ART 训练方法，显著增强了解释的鲁棒性，并在多个数据集上取得最佳性能。此外，介绍了 eXplanation-based Counterfactual Retraining (XCR) 方法，旨在优化黑盒模型并解决解释性人工智能的问题。
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关键要点
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评估了 RemOve-And-Retrain (ROAR) 协议的可靠性，发现其性能指标不受决策函数信息影响。
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提出了 DoRaR 特征归属方法，解决了黑盒模型的透明度问题，并在多个数据集上证明其有效性。
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提出了 ART 训练方法，显著提高了解释的鲁棒性，并在多个标准数据集上取得最佳性能。
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介绍了 eXplanation-based Counterfactual Retraining (XCR) 方法，旨在优化黑盒模型，解决解释性人工智能的问题。
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延伸问答
RemOve-And-Retrain (ROAR) 协议的可靠性如何？
ROAR 协议的性能指标不受决策函数信息的影响，存在一致的模糊偏见趋势。
DoRaR 特征归属方法的主要优点是什么？
DoRaR 方法有效解决了黑盒模型的透明度问题，并在多个数据集上证明了其有效性。
ART 训练方法的作用是什么？
ART 训练方法显著提高了解释的鲁棒性，并在多个标准数据集上取得最佳性能。
eXplanation-based Counterfactual Retraining (XCR) 方法的目的是什么？
XCR 方法旨在优化黑盒模型，解决解释性人工智能中的 Out-of-Distribution 问题。
如何提高黑盒模型的透明度？
可以通过使用 DoRaR 特征归属方法来提高黑盒模型的透明度。
在弱监督目标定位任务中，ART 方法的表现如何？
ART 方法在弱监督目标定位任务上实现了新的最佳性能。
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