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神经网络的逐实例线性化用于模型解释
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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
本文介绍了一种基于实例的线性化方法，用于提高神经网络模型的可解释性。该方法可以突出输入特征的重要性，并准确解释每个输入特征对预测的贡献。此技术在有监督分类和无监督神经网络学习参数化 t-SNE 降维中的应用也进行了讨论。
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关键要点
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神经网络在科学领域取得显著成功，但可解释性仍是应用的主要瓶颈。
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提出了一种基于实例的线性化方法，重新定义神经网络预测的前向计算过程。
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该方法能够突出输入特征的重要性，并准确解释每个输入特征对预测的贡献。
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讨论了该技术在有监督分类和无监督神经网络学习中的应用，特别是在参数化 t-SNE 降维方面。
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