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基于可信区间预测的自解释神经网络不确定性建模

💡 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。实验结果表明，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，并具有与最先进的解释技术相当的解释能力。

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标签

分类器 可解释性 建模 深度超网络 神经网络 线性模型 表格数据
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