评估 XAI 事后技术的准确性：与地面真实解释数据集的比较研究
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。评估可解释人工智能方法与其基础模型的逼真度是一项具有挑战性的任务，本研究通过引入三个可靠的解释基准数据集，对当前最先进的可解释人工智能方法进行公平客观的比较，以识别逼真度较低的方法，并将其排除在进一步研究之外，促进了更可靠和有效的可解释人工智能技术的发展。研究结果表明，基于输出信息反向传播到输入的可解释人工智能方法相比于基于敏感性分析或类激活模式的方法具有更高的准确性和可靠性，但反向传播方法...
本研究比较了三个可靠的解释基准数据集，评估了可解释人工智能方法的逼真度，结果表明基于反向传播的方法更准确可靠，但会生成更多噪声显著图。这些发现对于可解释人工智能的发展具有重要意义。
