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无稀疏模型的稀疏且忠实解释
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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
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。
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关键要点
- 研究人员引入了一种新方法稀疏解释值（SEV），用于衡量机器学习模型的稀疏性。
- 许多机器学习模型实际上具有低的决策稀疏度，即使它们不是稀疏的。
- SEV 利用超立方体中的运动来定义，能够在各种模型类中一致地定义。
- 运动限制反映了现实世界的约束。
- 研究人员提出了一种算法，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。
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