在高维特征空间中，如何有效利用可解释性方法（如Shapley值或LIME）来分析卷积神经网络（CNN）对特定分类任务的决策过程，尤其是当输入特征存在高度冗余或噪声时？是否有方法可以通过调控模型架构或正则化技术来进一步提升解释性结果的稳定性和一致性？
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- 2023-02-07 21:34回答 17 已采纳 1.目前的人工智能技术并不能完全不需要人类的干预。人工智能系统通常需要人类提供数据、指导和规则来学习，并在人类的监督下进行验证和评估。不过，人工智能系统在学习过程中也可以自主发现规律，并利用这
- 回答 1 已采纳 这是因为你在倒数第五行有一句‘print(predict3\_train)’啊，所以输出了它的维度
- 2021-05-26 15:27回答 2 已采纳 都默认为单通道的图像即可 如果你做分类 一类是有缺陷的 一类是无缺陷的；如果你做目标检测检测 正样本与负样本的区别；模型训练过程中建议统一图像格式比如都是.jpg或者png 同时用可以但
- 2020-08-01 17:00深度学习模型可解释性的研究进展 深度学习模型在人工智能领域中的应用非常广泛，已经取得了许多成功的经验。...同时，研究人员也需要继续探索和研究深度学习模型的可解释性问题，以提高人工智能领域的整体水平。
- 2018-06-18 02:22回答 6 已采纳 通俗地说，模型就是机器学习采用的算法。“模型文件”一般说的是这个算法用到的各种输入、输出数据的值。 因为机器学习往往需要大量的运算，所以有必要将中间变量也存入文件中，以便可以多次地运算。 机器学习
- 2021-05-25 20:32回答 3 已采纳 你好，逐行解释一下是干什么的。 def intersectionAndUnion(imPred, imLab, numClass): 定义一个计算交集和并集的函数，这里的交集和并集是针对每个类别而
- 2019-04-29 16:23回答 3 已采纳 Dense 是全连接层 Conv2D 是二维卷积层（这是卷积网络的核心） MaxPooling2D 这是池化（根据区块只保留最大的值） Dropout BatchNormalization 是
- 2019-06-12 11:47回答 1 已采纳 X = tf.placeholder(tf.float32, [None, time_step, input_size]) 这个相当于创建一个内存大小的空间 'in': tf.Variable(
- 2022-09-27 20:59回答 1 已采纳 append是向数组添加值，v['initial_lr']表面v是一个字典，取key为initial_lr的值
- 2022-11-26 17:47回答 1 已采纳 可以啊，只是没有knn分类那么直观（分类的话，更像是基于近邻做类别选择），回归就相当于加权平均了。
- 2021-08-19 20:51深度学习的可解释性研究可以从因果模型、推理、认知理论和模型、智能人机交互等方面着手，以构建出可解释、更通用和适应性强的人工智能理论、模型和方法。近年来，许多研究人员都意识到需要打破深度学习“黑盒子”的...
- 2022-05-06 08:55回答 7 已采纳 在函数内部，经过对x, w,b的公式处理后，获得了一个y值， return y 就是代表的将y作为函数的结果返回， 也就是说你调用这个函数之后会获取到一个y值。 y=forward(x,w,d)
- 2023-12-31 01:40AI天才研究院的博客 然而，深度学习模型的黑盒性问题也逐渐暴露，这使得模型解释与可解释性变得越来越重要。在这篇文章中，我们将深入探讨深度学习中的模型解释与可解释性，包括其背景、核心概念、算法原理、代码实例以及未来发展趋势与...
- 2024-08-07 18:20SEU-WYL的博客 基于深度学习的模型可解释性是指开发和应用方法，使得复杂的深度学习模型能够被人类理解和解释。这对于增强模型的透明度、可信度和应用的安全性至关重要。
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