pine:用于解释深度神经网络预测的可解释AI框架 源码
PINE:并行口译员网络 介绍 PINE(P arallel我nterpreter NE twork)是一种新型的可解释性框架,它提供DNNs体面的解释,以使后面的黑盒模型成为对用户透明的决策推理。 PINE是如何工作的? PINE的结构由两个并行网络组成。 主要模型是我们要解释的主要模型,而Interperter是一个自动编码器网络,它与主要模型平行训练,最终了解了主要模型的预测方式。 由于PINE内部的损失函数,在经过训练过程的每次传播之后,解释器都会学习更多有关如何基于Main Model的输入来生成准确解释的信息。 →松→ 入门指南 安慰 1.在终端中使用以下代码来下载PINE
文件列表
pine-main.zip
(预估有个22文件)
pine-main
pine.py
13KB
main.py
3KB
utils.py
6KB
interpreters.py
3KB
data
mnist
t10k-images-idx3-ubyte.gz
1.57MB
t10k-labels-idx1-ubyte.gz
4KB
train-labels-idx1-ubyte.gz
28KB
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