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摘要 — 已经提出了几种方法来解释深度神经网络 (DNN)。然而，据我们所知，只有分类网络被研究过，试图确定哪些输入维度促使了分类决策。此外，由于这个问题没有基本事实，因此结果只能定性地评估对人类有意义的结果。在这项工作中，我们设计了一个可以获得基本事实的实验数据库：我们生成理想信号和有误差的干扰信号，并训练一个神经网络来确定所述信号的质量。这个质量只是一个基于干扰信号和相应理想信号之间距离的分数。然后，我们试图找出网络如何估计这个分数，并希望找到发生错误的时间步骤和信号维度。这种实验设置使我们能够比较几种网络解释方法，并基于几次训练提出一种名为精确梯度 (AGRA) 的新方法，该方法可以减少大多数最先进结果中存在的噪声。比较结果表明，在定位信号中出现错误的时间步骤方面，所提出的方法优于最先进的方法。
解释回归的神经网络模型
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