可解释性论文

基于组合Shapelets的时间序列分类方法研究
论文摘要时间序列是一种按时间顺序排列的并且具有“海量”、“高维”、“不断更新”等特点的数据,由于时间序列应用的广泛性,因此对于时间序列的分析研究引起了大量学者的关注。目前时间序...
一种面向中小规模数据集的模糊分类方法
论文摘要虽然Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊分类器在一些重要场合已经取得了广泛应用,但如何提高其分类性能和增强其可解释性,仍然是目前的研究热点.提出一种随机划...
机器学习模型可解释性方法、应用与安全研究综述
论文摘要尽管机器学习在许多领域取得了巨大的成功,但缺乏可解释性严重限制了其在现实任务尤其是安全敏感任务中的广泛应用.为了克服这一弱点,许多学者对如何提高机器学习模型可解释性进行...