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恒寰论文发表

2023-11-01 16:40 来源:学术参考网 作者:未知

恒寰论文发表

恒字字义解析 读音:hng
五行:水
本义:是指长久或经常的意思,也指恒心及平自治通等意义。恒字还有一个读音为gèng,含义基本同亘,表示月亮的盈满或遍及、连续等意义。
用作人名:意指持之以恒的毅力,坚定的意志之义。
寓指:持之以恒、坚持不懈、锲而不舍。 男孩名字库2018首字恒好听的有哪些? [01] 恒云,恒宁,恒刚,恒玮,恒哲,恒烁

[02] 恒翔,恒赐,恒悦,恒睦,恒诺,恒近

[03] 恒泽,恒斗,恒聿,恒高,恒富,恒伟

[04] 恒博,恒新,恒禹,恒德,恒裕,恒武

[05] 恒峰,恒文,恒言,恒虎,恒攀,恒瑞

[06] 恒良,恒君,恒达,恒铭,恒州,恒汛

[07] 恒羽,恒斌,恒伦,恒明,恒扬,恒许

[08] 恒松,恒益,恒源,恒清,恒星,恒岩

[09] 恒阳,恒宝,恒缘,恒奕,恒波,恒山

[10] 恒誉,恒帆,恒彬,恒帅,恒义,恒钦

[11] 恒熙,恒甫,恒坚,恒希,恒安,恒凯

[12] 恒庆,恒龙,恒福,恒志,恒俊,恒江

[13] 恒寰,恒祥,恒逸,恒昊,恒卓,恒洋

[14] 恒邦,恒华,恒军,恒海,恒毅,恒溢

[15] 恒勇,恒勤,恒贤,恒岳,恒旭,恒飞
[16] 恒聪,恒辉,恒焕,恒振,恒胜,恒锐

[17] 恒宏,恒轩,恒臣,恒宇,恒丰,恒楷

[18] 恒韦,恒强,恒亮,恒竹,恒年,恒健

[19] 恒国,恒远,恒屹,恒勋,恒章,恒中

[20] 恒金,恒仕,恒卫,恒昌,恒润,恒夫

[21] 恒林,恒翼,恒睿,恒杨,恒升,恒彧

[22] 恒荣,恒宾,恒涛,恒磊,恒学,恒谦

[23] 恒玉,恒顺,恒健,恒义,恒中,远恒

[24] 恒坤,恒锋,恒才,恒标,恒云,恒进

[25] 恒宾,恒银,恒立,恒乐,恒英,恒茂

[26] 恒雨,恒奎,恒鹏,恒周,恒永,恒盛

[27] 恒伦,恒友,恒彪,恒延,恒清,恒冲

[28] 恒君,恒贵,恒章,恒嘉,恒海,恒康

[29] 恒全,恒振,恒轩,恒富,恒鑫,恒跃

[30] 恒信,恒广,恒根,恒兴,恒运,恒臣 推荐名字解析 1.【恒康】hng kāng
康字是指富足,健康,平坦的意思,与恒字搭配十分吉祥,寓指丰衣足食、福寿康宁、一帆风顺。
2.【恒宵】hng xiāo
宵字是指坚持,勤奋,锲而不舍的意思,与恒字搭配非常霸气,寓指持之以恒、勤学好问、锲而不舍。
3.【恒飞】hng fēi
飞字是指眼疾手快,速战速决和成功的意思,与恒字搭配非常大气,寓指飞黄腾达、眼疾手快、高材疾足。
4.【恒泽】hng z
泽字是指恩泽,恩惠,仁慈,善良的意思,与恒字搭配非常好听,寓指光辉灿烂、温柔敦厚、巍巍荡荡。
5.【恒健】hng jin
健字的意思是指人的体格强壮、身体好、健康,另外也指人在某一方面的才能出众、非同一般。作人名用时,两者的意思兼而有之。

职业生涯规划论文范文3篇

写好职业生涯规划有利于增强求职者的就业竞争力。你知道职业生涯规划书该怎么写吗?下面是我为大家带来的职业生涯规划论文范文,相信对你会有帮助的。

一、自我分析:

1、职业兴趣: 常常对自然现象和规律感兴趣,喜欢同观念不同的人或事物打交道;喜欢抽象思维,对分析,推理,实验感兴趣,喜欢独立地进行创造性工作。

2、职业技能:喜欢亲自动手,抽象思维能力强,求知欲强,肯动脑,善思考;有较的创新精神,而不愿循规蹈矩。

3、个人性格:喜爱寻求思想、关系、物质等之间的意义和联系。有责任心,稳重、踏实、细致、有耐心。坚持自己的价值观。对于怎样更好的服务大众有清晰的远景。在对于目标的实现过程中有计划而且果断坚定。

4、职业价值观:不断进行智力开发、动脑思考、学习和探索新事物,解决新问题充分发挥自己的独立性和主动性,按自己的方式、步调或想法去做,不受他人的干扰。

5、自我分析及小结:通过以上比较全面的自我分析,明确了自己的兴趣所在,发现了自身的性格优缺点,了解了自己所具备的能力,同时也初步树立了自己的职业价值观.这是 大学生职业生涯规划的基础,只有深刻的自我了解之后才能有计划,有目的地为自己的职业生涯进行规划,而不至于走太多的弯路。

二、社会环境分析:

1、学校环境:林业学有悠久的历史,专业人才很多,所以就业前景很好.学校环境优越,硬件设施基本齐全,是一个读书学习本领的好地方.对我的影响:利用图书馆的藏书,计 算机网络设备,提高自己的专业水平,丰富自己的见识.同时在学习中遇到不会的问题多向老师同学请教,充实自己在林学方面的知识。

2、社会环境:世界环境不断的恶化,白色污染,核污染,沙漠化严重等.所以毕业后会有许多林学专业,环境专业的人从事环境保护这项工作.世界上各个国家也都加大了对林业的资金投入,就我国近几年的投入从一个亿上升到四十亿来看,就足以证明国家对林业的充分重视。

三、职业环境分析:

在陆地生态系统中,森林生态系统是的一个生态系统,是陆地生态系统的主体。林学专业培养目标是培养具备森林培育、林木遗传育种、森林病虫鼠害防 治与检疫、野生植物资源开发利用等方面的知识,能在林业、农业、环境保护等部门从事森林培育、森林资源保护、森林生态环境建设的高级科学技术人才。从上可 以看出,林学专业在陆地生态系统和森林生态系统建设中承担着重要任务,在林业建设中具有重要作用。对我的影响:有从事教学或科研方面工作的意向。

四、职业目标定位:

自我定位,规划人生,就是明确自己"我能干什么?"、"社会可以提供给我什么机会?"、"我选择干什么?""我怎么干"等问题,使理想可操作化,为 介入社会提供明确方向。通过以上自我分析认识,我明确自己了该选择什么职业方向,我选择的职业是与专业有关的科学家、大学教师和公司技术员。

内部因素:兴趣所在,从小向往成为一名科学研究工作者,想通过对未知事物的研究给自己带来乐趣,想了解大自然的神秘;心思细腻;善于独立思考、动手能力强求知欲强;勤奋踏实等。不善于表达;社交能力差。

外部因素:热带雨林、森林称之为地球之肺,湿地称之为地球之肾,其面积减少和系统破坏,灾害性气候的风险会增加,同时依赖湿地、森林生存繁衍的动植 物会增加减少或灭绝的风险;海洋、江河、湖泊水体污染、系统遭到破坏,会增加鱼类和依赖水体生存发展的其它生物减少和灭绝的风险;草原面积减少,草场退 化,会增加土地半荒漠、荒漠化和载畜量减少的风险;沙地植被减少、系统遭破坏,会增加沙漠化面积扩大和沙尘暴侵袭风险;农田作物生长环境遭破坏,会增加农 产品质量、产量降低的风险;有毒有害固体、气体物质排放会增加人与其它生物的安全风险;水土流失地区生态环境恶化,会加剧土地石漠化、土地贫瘠、泥沙淤积 库坝、河流、湖泊导致洪灾的风险。就十到二十年论,有很好的就业环境。

五、理想职业发展策略:

先在国内大城市的高校继续深造,积累知识,同时不断自我提高,争取公费出国深造,一方面提高英语水平,另一方面体验和学习国外不同的教育教学方法及专业知识。学有所成后回国为中国林学专业科研或教学或其它相关领域贡献自己的力量。

充分利用大学四年的学习机会学习专业方面的知识.提升英语和林学专业水平,锻炼自己各方面能力,使自己毕业后足以胜任自己的工作。

近期计划:2010年——2014年,在大二学期以优异的成绩通过大学英语四考试,第二学期以优异的成绩通过大学英语六级考试,普通话拿到二级乙 等,拿到一级乙等,在大二学期通过计算机二级考试,在大三通过计算机三级考试;掌握过硬的林学专业知识; 提高自身各方面能力等. 上课认真听讲,课后补充必要的知识,勤奋刻苦;在课余的时间坚持自学数学(《概率论》《线性回归》)知识,数学能提高人的逻辑思维能力、思考事情的周密 性,积极参加校园文化活动,听关于专业方面的讲座,及时关注专业信息及就业状况;可利用假期兼职,积累经验等。把握住自己,时刻提醒自己是有理想、有目标 的大学生,不能随波逐流,否则会一事无成。

中后期计划: 2015年——2020年考上国内的名校读研究生,在读研期间争取公费出国深造,在国外读完自己的博士学位,学习国外新知识,顺应时代发展。在读研期间能 有自己的成就,发表自己的论文。 在读博期间,拿到国际大奖凡事都要用心去做,配合导师完成各项研究

2020年以后成为国家的林学专家,对中国的林业发展贡献自己的力量,著书传达这些方面的经验。吸收国外新知识,回国从事教学研究,不断积累经验学海无涯,科研永不止步。

六、结束语:

通过对自己理想职业的明确,前进方向也随之明了,大学四年的学习与生活才不会是盲目的、毫无收获的。无论今后究竟会从事怎样的职业,现在所做的这种 定位都是有意义的,它使我养成了一个良好的习惯——为自己制定合理的目标,然后朝着目标奋进。这将是我一生受用的宝贵财富。

以前我总是野心勃勃,发誓要做一个像居里夫人一样的成功人士,可是以前的我只会踏踏实实地学习书本上的知识,一丝不苟地完成老师布置的任务,我把自 己的前途放在了别人的手中。步入大学校园,自主学习的时间多了,很多时候觉得清闲得无聊,然而渐渐地我意识到这样下去就是在浪费时间,我离我曾经的理想越 来越远!于是我积极参加了这次 大学生职业生涯规划 大赛,旨在让自己全面地进行自我分析,发现自己的潜能,为自己制定不断发展进步的目标计划。

一、前言

谁都想活的精彩,都希望有一个新奇而又美好的明天,所以一直都在为心中的梦想而努力、而奋斗拼搏。大学生职业规划的另一个解释,就是用我们手中的画笔,描绘出我们心中的蓝图。我们对自己的职业生涯进行规划,就是放飞自己的梦想,去遨游寰宇。远大的理想总是建立在坚实的土地上的,青春短暂,人生易逝。可未来却是掌握在我们自己手中,从现在起,就力争主动,好好规划一下未来的路,去书写心中的梦想。作为当代大学生,若是带着一脸茫然,踏入这个拥挤的社会怎能满足社会的需要,使自己占有一席之地?因此,我试着为自己拟定一份职业规划,为将自己的未来好好的设计一下。漫漫人生,唯有急流勇进,不畏艰险,奋力拼搏,方能中流击水,抵达光明彼岸。大学期间,正是我奋力拼搏的大好时期,因此要有正确的理想和信念,它们是我乘风破浪,搏击沧海的灯塔和动力之源。人无远虑,必有近忧。成大事者,须立长志。

二、行业环境分析

说说我们现在的就业环境吧,二十一世纪进入信息时代,席卷全球的信息科技给人类的生产和生活方式带来了深刻的变革,信息产业已成为推动国家经济发展的主导产业之一。目前,中国软件产业还处于成长期,其市场潜力还远远没有挖掘出来。2012年左右,中国软件产业将步入成熟期。IT产业作为知识密集、技术密集的产业,其迅猛发展的关键是有一大批从事IT技术创新的人才。一定数量、结构和质量的IT人才队伍是IT产业发展的支撑,一个国家的IT人力资源储备、IT人才培养及使用状况决定着该国IT产业发展的水平和潜力。也可以说,IT产业的竞争就是人才的竞争,高水平的IT人才培养和队伍建设是走向IT产业大国和强国的前提条件。所以,无论是从大的方向讲,还是从小的方面讲,培养和储备高素质的IT人才都显得非常重要。

市场需要的是计算机专业人才,而很多计算机专业毕业的学生都不能满足市场的需求,所以才会有抱怨计算机专业就业难的说法。解决办法还是靠自己吧,大学四年,不要像上面说的无所事事,对自己的专业有所熟悉并且精通一个方向,相信前途会是美好的。

三、自我盘点

1、优势盘点:

小时候的生活条件虽然有些艰苦,却让我养成了不怕吃苦,刻苦奋斗,愈挫愈勇的良好品格。人生漫漫,难免去经历风吹雨打,面对纷繁复杂、竞争激烈的社会。这些品格将永远伴随我,是我取得成功的重要保证,同时也是我人生中一笔弥足珍贵的巨大财富。

2、劣势盘点:

有时候不爱接受批评,推卸责任,明明是我的不对,却想法推卸到别人身上。现在虽然不那么严重了,但有时还是会有的。还有因为来自农村,没有经济基础,这决定了我的事业的起点相对而言要低,要做相对较长时间的物质积累,才能去实现心中的种种梦想。而且,到目前为止,还没有任何的工作经验,各类的荣誉证书也太少。而且目前我的专业课也不是很突出,这无疑为今后的求职之路带来一定的阻力。

3、优点盘点:

本人活泼开朗,乐观;善于坦诚待人,结交朋友,喜欢助人为乐,善于学习,时刻积累知识;善于组织活动,有一定的领导能力;容易与人相处,合作和适应能力强,喜欢与人共同工作;而且,我口齿伶俐,胆大,动手能力较强做事认真、投入,有毅力、有恒心,能坚持目标,另外有一股不服输的屈脾气。

4、缺点盘点:

做事不够细心,精力不够集中,效率不高,态度也不够专注。有时候也比较怀疑自己的能力,面对重大事情总是犹豫不决,于是很多情况下会坐失良机,另外还爱幻想,惰性较大,行动更不上思想。有时候说话过于直率,有时候还会有点霸道,总不能三思而后行,对此我深感悔恨。

四、解决自我盘点中的劣势和缺点

面对上面的自我分析,我想起自己走过岁月中的点点滴滴,心中不禁有些惭愧。我对自己以往在学业、文体、社团活动中的表现不是很满意。我发现我自己惰性较大,平日里总有些倦怠、懒散,学习、倘若不改正,这很可能会导致我终庸碌无为。不过还好,我还有改进的机会。否则,岂不遗憾终生?

一、自我分析:

1)优点:喜欢挑战和让自己兴奋的事情,聪慧,许多事情都比较拿手,致力于自己才干和能力的增长;有很强的创造性和主动性,绝大多数是事业型的。好奇心强,喜欢新鲜事物,关注事物的意义和发展的可能性。通常把灵感看得比什么都重要,多才多艺,适应性强且知识渊博,很善于处理挑战性的问题。善于快速抓住事物的本质,喜欢从新的角度和独到的方式思考问题,对问题经常有自己独到的见解。机警而坦率,有杰出的分析能力,并且是的策略家。不喜欢条条框框的限制和因循守旧的工作方式,习惯便捷的问题解决方法。喜欢自由的生活并善于发现其中的乐趣和变化;认为“计划赶不上变化”,并以实际行动证明大部分规定和规律都是有弹性,可伸缩的,通常会超出被认可和期望的限度。

善于理解,而非判断他人。乐观,善于鼓舞他人,能用自己的热情感染他人。

2)可能的盲点:总是充满热情的寻找新鲜事物,但行事缺少稳定的计划和流程,经常依靠临场发挥,可能因为忽视必要的准备工作,而草率地身陷其中。注意力容易游移,对目标的韧性和坚持性不够,缺乏足够的耐心,有时不能贯彻始终。一旦主要问题被解决了,就会转移到下一个目标,而不能坚持将一件事完完整整地结束。

非常注重创造力和革新,容易忽略简单、常规的方法和一些重要的细节,不愿遵守规则和计划。建议多关注解决问题的常规方法。通常同时展开多项任务与活动,不愿丢掉任何一种可能性,致力于寻找新的变化,可能使别人的计划和时间安排受到影响。要好好考虑一下自己的行动给他人带来的影响,这有助使自己变得更可靠。

有天生的直觉和预知能力,会误认为知道了别人的想法。应当认真倾听他人,避免表现的不耐烦。在校期间规划如下:(2010~2012年)现已是大二时期,很快就面临就业了,从今以后要利用好大学的学习时间,树立个人的职业目标,以勤奋的态度完成学业,争取通过CET-6和计算机二级,以自身所具备的优势,扎实的专业基础在本地公司谋职做一名专业的技术人员。

1)思想道德方面:树立正确的人生观,价值观,奋斗观,坚持正确的人生价值取向;进一步向党组织靠拢

2)科学技术方面:认真学习专业技能,同时,充分利用校内图书馆,书城与网络信息,开拓视野,扩展知识范围,尝试专业设计方面的实践。

3)文体与身心发展方面:积极参加校内外文体活动,社团的演讲赛,体育竞技赛等;借此充分锻炼胆量与体魄,展示个人能力。

4)技能培训方面:虽然通过了英语四级,但仍达不到预定目标,我决定下学期参加计算机二级资格证书的考试并力争通过。

5)学业方面:提高自身素质,保证学习质量,学习时应注意,听课,复习与综合分析对比,知识累积不仅要博,更应做到专。本学期的任务或许会增加压力,因此,要找准自己的定位,调整好心态,打好基础知识,为更深层次的学习做好准备。

6)主要内容:参加与专业有关的或相关的暑期工作,多和同学交流求职工作心得,搜集相关公司信息,参加校内外招聘活动。

对自动化专业及就业前景的分析

自动化专业是为培养具备电工技术、电子技术、控制理论、自动检测与仪表、信息处理、系统工程、计算机技术与应用和网络技术等较宽广领域的工程技术基础和一定的专业知识,能在运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域从事系统分析、系统设计、系统运行、科技开发及研究等方面工作的高级工程技术人才而开设的工科专业。

自动化又可分为很多方向,如机械自动化,电气自动化,计算机自动化,热工自动化(电厂,冶金),工业电气自动化,化工自动化等,各个专业都开设不同的课程来培养相关领域所需的人才。自动化的热门话题,主要集中在,自动化控制系统的开发及应用上,从过去的单回路控制系统,多回路控制系统,到现在的集散控制系统,计算机集成控制系统还有现场总线控制系统。每一个系统在不同的领域拥有不同的地位。

学生在毕业后能从事自动控制、自动化、信号与数据处理及计算机应用等方面的技术工作信号与数据处理及计算机应用等方面的技术工作。就业领域也非常宽广,包括高科技公司、科研院所、设计单位、大专院校、金融系统、通信系统、税务、外贸、工商、铁道、民航、海关、工矿企业及政府和科技部门等。

本专业毕业生有着广阔的就业渠道,因为自动化技术的应用广泛,其就业领域也五花八门。正因为如此,有些同学在择业时容易产生“皇帝的女儿不愁嫁”的心理,认为自己的自动化专业紧俏,社会需求量大,工作单位可以随自己挑。尽管现在学生就业实行的是“双向”选择的政策,你选用人单位,但用人单位也在选你。所以千万不要表现出一种“老子天下”的神情,自我感觉很了不起,这样只会引起用人单位的反感甚至终不录用你。谦虚、踏实、稳重是本专业毕业生在择业时的选择。根据近几年毕业生就业的情况看,他们的工作都非常理想,收入状况也颇为乐观。

与本专业就业领域相关联的行业在近年来借助市场经济的搞活和对外开放程度的加深,也获得了飞速发展。民航、铁路、金融、通信系统、税务、海关等部门的自动化程度越来越高,科研院所、高科技公司也借助强大的人才优势,发展迅猛。未来随着自动化技术应用领域的日益拓展,对这一专业人才的需求将会不断增加,自动化专业的毕业生也将借助这一技术的广泛应用而在社会生活的各个领域、经济发展的各个环节找到发挥自己专长的理想位置。

我的详细职业规划

一:大二到大四,认真学好专业课,并在这一年里使自己的外语得到长足的进步。

二:大四一年里,尽可能多的走进社会参加实践,增加社会常识,增加阅历。

三:毕业后努力找到一份和自己专业对口的工作,并勤奋认真负责的工作,在公司里赢得好评,获得领导的信赖。

四:毕业后五年里完成从普通职员到中层管理阶层的跳越

五:毕业十年内,成为公司决策层的一员。

结束语

曾经读到了这样一句话“青春的含义就在于不管我们选择了什么、成功与否,都不后悔。我希望通过4年的大学生活,深切地体会到青春和成长所带来的喜悦和甘甜。不仅要努力学习专业知识,同时还应该培养自己的竞争意识,创新意识和团队合作意识。在经历4年的历练之后,我希望自己能够更加勇敢、坚强,并且积极向上。”我觉得,这正是我对大学生活的期望。

谷歌大脑发布概念激活向量,了解神经网络的思维方式

大数据文摘出品

编译:李可、张秋玥、刘俊寰

可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一。计算模型和深度学习研究的最新进展使我们能够创建极度复杂的模型,包括数千隐藏层和数千万神经元。效果惊人的前沿深度神经网络模型构建相对简单,但了解这些模型如何创造和使用知识仍然是一个挑战。

最近,Google Brain团队的研究人员发表了一篇论文,提出了一种名为概念激活向量(Concept Activation Vectors, CAV)的新方法,它为深度学习模型的可解释性提供了一个新的视角。

要理解CAV技术,需要了解深度学习模型中可解释性难题的本质。在当今一代深度学习技术中,模型的准确性与可解释性之间存在着永恒的矛盾。可解释性-准确性矛盾存在于完成复杂知识任务的能力和理解这些任务是如何完成能力之间。知识与控制,绩效表现与可核查性,效率与简便性...任意一项抉择其实都是准确性和可解释性之间的权衡。

你是关心获得最佳结果,还是关心结果是如何产生的?这是数据科学家在每个深度学习场景中都需要回答的问题。许多深度学习技术本质上非常复杂,尽管它们在许多场景中都很准确,解释起来却非常困难。如果我们在一个准确性-可解释性图表中绘制一些最著名的深度学习模型,我们将得到以下结果:

深度学习模型中的可解释性不是一个单一的概念。我们可以从多个层次理解它:

要得到上图每层定义的可解释性,需要几个基本的构建模块。在最近的一篇论文中,谷歌的研究人员概述了他们看来的一些可解释性的基本构建模块。

Google总结了如下几项可解释性原则:

- 了解隐藏层的作用 :深层学习模型中的大部分知识都是在隐藏层中形成的。在宏观层面理解不同隐藏层的功能对于解释深度学习模型至关重要。

- 了解节点的激活方式 :可解释性的关键不在于理解网络中各个神经元的功能,而在于理解同一空间位置被一起激发的互连神经元群。通过互连神经元群对神经网络进行分割能让我们从一个更简单的抽象层面来理解其功能。

- 理解概念的形成过程 :理解深度神经网络如何形成组成最终输出的单个概念,这是可解释性的另一个关键构建模块。

这些原则是Google新CAV技术背后的理论基础。

遵循前文讨论的想法,通常所认为的可解释性就是通过深度学习模型的输入特征来描述其预测。逻辑回归分类器就是一个典型的例子,其系数权重通常被解释为每个特征的重要性。然而,大多数深度学习模型对诸如像素值之类的特征进行操作,这些特征与人类容易理解的高级概念并不对应。此外,模型的内部值(例如,神经元激活)也很晦涩难懂。虽然诸如显著图之类的技术可以有效测量特定像素区域的重要性,但是它们无法与更高层级的概念相关联。

CAV背后的核心思想是衡量一个概念在模型输出中的相关性。概念的CAV就是一组该概念的实例在不同方向的值(例如,激活)构成的向量。在论文中,Google研究团队概述了一种名为Testing with CAV(TCAV)的线性可解释方法,该方法使用偏导数来量化预测CAV表示的潜在高级概念的敏感度。他们构想TCAV定义有四个目标:

- 易懂 :使用者几乎不需要机器学习专业知识。

- 个性化 :适应任何概念(例如,性别),并且不限于训练中涉及的概念。

- 插入即用 :无需重新训练或修改机器学习模型即可运作。

- 全局量化 :可以使用单一定量测度来解释所有类或所有实例,而非仅仅解释单个数据输入。

为实现上述目标,TCAV方法分为三个基本步骤:

1)为模型定义相关概念。

2)理解预测对这些概念的敏感度。

3)推断每个概念对每个模型预测类的相对重要性的全局定量解释。

TCAV方法的第一步是定义相关的概念(CAV)。为实现此目的,TCAV选择一组代表该概念的实例或寻找标记为该概念的独立数据集。我们可以通过训练线性分类器区分概念实例产生的激活和各层中的实例来学习CAV。

第二步是生成一个TCAV分数,用于量化预测对特定概念的敏感度。TCAV使用了用于衡量ML预测值在某一概念方向、在激活层对输入敏感度的偏导数。

最后一步尝试评估学到的CAV的全局相关性,避免依赖不相关的CAV。毕竟TCAV技术的一个缺陷就是可能学到无意义的CAV,因为使用随机选择的一组图像仍然能得到CAV,在这种随机概念上的测试不太可能有意义。为了应对这一难题,TCAV引入了统计显著性检验,该检验以随机的训练次数(通常为500次)评估CAV。其基本思想是,有意义的概念应该在多次训练中得到一致的TCAV分数。

团队进行了多次实验来评估TCAV相比于其他可解释性方法的效率。在一项最引人注目的测试中,团队使用了一个显著图,尝试预测出租车这一概念与标题或图像的相关性。显著图的输出如下所示:

使用这些图像作为测试数据集,Google Brain团队在Amazon Mechanical Turk上邀请50人进行了实验。每个实验人员执行一系列共六个针对单个模型的随机顺序任务(3类对象 x 2种显著图)。

在每项任务中,实验人员首先会看到四幅图片和相应的显著性蒙版。然后,他们要评估图像对模型的重要程度(10分制),标题对模型的重要程度(10分制),以及他们对答案的自信程度(5分制)。实验人员总共评定了60个不同的图像(120个不同的显著图)。

实验的基本事实是图像概念比标题概念更相关。然而,看显著图时,人们认为标题概念更重要(0%噪声的模型),或者辨别不出差异(具有100%噪声的模型)。相比之下,TCAV结果正确地表明图像概念更重要。

TCAV是这几年最具创新性的神经网络解释方法之一。初始的代码可以在GitHub上看到。许多主流深度学习框架可能会在不久的将来采用这些想法。

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