文件名称：【综述专栏】神经网络可解释性综述
文件大小：842KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-04-06 20:11:21
神经网络 可解释性
论文阐述了解释性的重要性，并提出了一种新的解释性分类方法，该分类方法分为三个维度:参与类型(被动解释性与主动解释性)、可解释性的类型和可解释性焦点(从局部解释性到全局解释性)。这种分类法为相关文献中论文的分布提供了一个有意义的3D视图，因为其中的两个维度不是简单的分类，而是允许有序的子类别。最后，论文总结了现有的可解释性评价方法，并提出了新分类方法启发下可能的研究方向。