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该文介绍了一种使用计算成本较低的回归模型来逼近基于分数解释技术的输出的方法,并提出了几种非一致性度量方法来考虑解释逼近的困难程度。该方法可以显著提高执行时间,同时产生紧密的区间,并允许比较不同逼近方法的解释。

利用控制变量稳定 Shapley 值的估计

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-11T00:00:00Z

本文提出了一种使用计算成本较低的回归模型来逼近基于分数解释技术的输出的方法,并通过归纳符合预测框架提供了有效性保证。研究结果表明,该方法在效率和执行时间方面优于其他方法,并能产生紧密的区间。此外,该方法还允许比较不同逼近方法的解释,并选择最合适的方法。

利用模型结构信息高效计算 SHAP

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-05T00:00:00Z

本文提出了一种使用计算成本较低的回归模型来逼近基于分数解释技术的输出的方法,并提供了对逼近值有效性的保证。该方法在效率和执行时间方面优于其他方法,并能产生紧密的区间。同时,该方法还允许比较不同逼近方法的解释,并选择一种方法。

使用整合回归逼近基于分数的解释技术

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-23T00:00:00Z
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