怎样生成“如果输入变化,结果如何变化”的反事实解释?
在AI模型部署实践中,仅仅知道模型做出了什么预测是不够的,我们更需要知道“为什么”。反事实解释(Counterfactual Explanations, CFEs)提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法:它回答了“如果我的输入稍微改变,模...
在AI模型部署实践中,仅仅知道模型做出了什么预测是不够的,我们更需要知道“为什么”。反事实解释(Counterfactual Explanations, CFEs)提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法:它回答了“如果我的输入稍微改变,模...
在金融、医疗或招聘等高度监管的行业中,仅仅依靠高精度的AI模型是不够的。当模型做出关键决策(如拒绝贷款或诊断疾病)时,必须能够向用户或监管机构提供清晰、公正且可追溯的解释。这就是可解释人工智能(XAI)的核心价值。 SHAP(SHapley...