导航可解释人工智能的迷宫：评估方法和指标的系统性方法
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对可解释人工智能（XAI）领域中现有研究缺乏广度和深度的问题，提出了一个名为LATEC的大规模基准，系统评估17种主要的XAI方法和20种不同的评估指标。通过考虑模型架构和输入数据的多样性，我们发现现有评估方法存在指标冲突的问题，并建议一种更为稳健的评估方案，以帮助实践者根据自身需求选择合适的方法。
本文介绍了MetaQuantus框架，用于评估解释质量度量方法的性能。实验表明其对噪声和随机性具有鲁棒性。该工具有助于验证和基准测试新度量，提供理论指导，促进可解释人工智能的标准化和可重复性。
