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可解释性的重要性2.1
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如果一个机器学习的模型表现良好,我们为什么不能直接相信这个模型,并且忽略为什么它做了这样的决策?。原因是,仅靠一个指标(loss),例如分类准确性,是一个对现实世界中大多数任务的不完整描述。(Doshi-Velez and Kim 2017 5),所以我们想要知道为什么这个模型做了某个决策。
水球喵子
2019-05-10
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