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人类中心的可解释人工智能方法评估
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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
该研究提出了两个指标来评估深度神经网络的可解释性方法，并对几种最先进的解释性方法在ResNet-50上进行了分析。实验结果表明，提出的机器-中心策略有助于提高深度神经网络的信任度。
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关键要点
- 研究提出了两个指标来量化深度神经网络的可解释性方法的性能。
- 对几种最先进的解释性方法（LIME，SHAP，Expected Gradients，GSInquire）在ResNet-50上进行了分析。
- 实验结果显示，LIME确定的关键区域对网络决策的影响最小。
- SHAP、Expected Gradients和GSInquire的影响逐渐增加。
- 提出的机器-中心策略有助于提高深度神经网络的信任度。
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