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利用 Shapley 加法自归因朝着忠实的神经网络内在解释
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新的神经网络模型SASANet，通过引入Shapley值实现自解释性和泛化性。该模型采用基于边际贡献的串行架构和内部精炼训练策略，能够精确地建模任意数量特征的有意义的价值函数。
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关键要点
- 提出了一种新的神经网络模型SASANet。
- SASANet通过引入Shapley值实现自解释性和泛化性。
- 模型采用基于边际贡献的串行架构和内部精炼训练策略。
- 能够精确建模任意数量特征的有意义的价值函数。
- 实验结果表明SASANet在性能上超越现有自归属模型。
- SASANet能够与黑盒模型相媲美，并在解释自身预测方面更为准确和高效。
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