无稀疏模型的稀疏且忠实解释
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在这项工作中，我们引入了稀疏解释值（SEV），一种衡量机器学习模型稀疏性的新方法。我们能够证明，许多机器学习模型实际上具有低的决策稀疏度（由 SEV 度量），即使它们不是稀疏的。SEV 利用超立方体中的运动来定义，使得 SEV 能够在各种模型类中一致地定义，并且运动限制反映了现实世界的约束。我们提出了一种算法，可以在不牺牲准确性的情况下减少 SEV，提供稀疏且完全忠实的解释，即使没有全局稀疏模型。
研究人员引入了一种新方法SEV，用于衡量机器学习模型的稀疏性。他们发现许多机器学习模型实际上具有低的决策稀疏度。研究人员提出了一种算法，可以在不降低准确性的情况下减少SEV，提供稀疏且完全忠实的解释。
