生成可信的反事实和半事实解释补充代码:2021年我们AAAI论文的补充代码 源码
关于深入学习补充代码的可行的反事实和半事实解释 此回购用于AAAI-2021上的论文“关于为深度学习生成Plausilbe反事实和半事实解释”。 论文链接在这里 ?????? 不幸的是,当我进行实验(大约一年前)时,我原来的环境已经消失了。 我试图重新创建它,但是似乎在过去的一年中,由于超出了我的控制范围,因此无法在具有单个环境的单个脚本中准确地重新创建结果。 但是,我在这里包含了所有代码,以便于轻松再现某些结果。 请运行以下命令以具有兼容的环境。 python3 -m venv myenv源myenv / bin / activate pip install ipykernel pyt
文件列表
On-Generating-Plausible-Counterfactual-and-Semi-Factual-Explanations-Supplementary-Code-main.zip
(预估有个56文件)
On-Generating-Plausible-Counterfactual-and-Semi-Factual-Explanations-Supplementary-Code-main
Example Explanation on MNIST.ipynb
23KB
piece_hurdle_model.py
3KB
optimize_explanations.py
5KB
data
latent_g_input_saved
incorrect_latent
misclassify_24.pt
753B
misclassify_28.pt
753B
misclassify_5.pt
753B
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