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LRP是从模型输出开始，反向传播，直到模型输入开始为止，对由输入特征导致其预测结果的解释，文章中主要探究图片像素点与最终结果的相关性。.神经网络中的LRP(Layer-WiseRelevancePropagation)式中是神经元的输出，是神经元的激活函数，是神经元到神经元...
是数据分布，是样本上的损失，是样本的注意头的输出，直觉上，如果值很高，改变可能会对模型产生较大影响。因此，在每次迭代中，值较低的头被删除。TheStoryofHeads使用(1)LayerwiseRelevancePropagation(LRP)的标准来评判头的重要性，然后他们也发现可以去掉大量头而不…
数据/机器学习模型可解释性工具包AIX360-OpenSourcelibrarytosupportinterpretabilityandexplainabilityofdataandmachinelearningmodelsbyIBM(Python)可解释的机器学习—Practicaltechniquesforinterpretingmachinelearningmodels....
选址-路径问题(Location-RoutingProblem,LRP)是指给定一个可选厂址的集合，每个可选厂址都有开设成本，以及一个特定的车队和一个顾客点的集合。.我们要做的是选择开放可选厂址集合中的一个子集，并为每一个顾客节点指定提供服务的厂址以及相应的车辆路径...
模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型效果的原因产生更多的思考，这样的思考有助于模型和特征的优化，更能够帮助更好的理解模型本身和提升模型服务质量。本文对机器学习模型可解释性相关资料汇总survey。
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本文截取自《PyTorch模型训练实用教程》，获取全文pdf请点击：tensor-yu/PyTorch_Tutorial在模型训练的优化部分，调整最多的一个参数就是学习率，合理的学习率可以使优化器快速收敛。一般在训练初期给予较大的…
AI与机器人，著作《深度强化学习落地指南》.212人赞同了该文章.1.前言.回报函数（reward）设计在DRL应用中是极其重要的一环，通过将任务目标具体化和数值化，reward就如同一种特殊语言，实现了目标与算法之间的沟通，算法工作者在这里面承担了翻译的角色...
反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。.如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后...
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