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![arxiv：2410.17504v1 [CS.AI] 2024年10月23日](/simg/4\4dac50798af6ed318dfbcdd611e7b1650e58f2fa.webp)
arxiv：2410.17504v1 [CS.AI] 2024年10月23日
3.2模型解释及其在EO中支持的链接方法。此处显示的是对EO模型中其他类的解释方法（模型解释器）的依赖性，b）模型解释器和解释输出的多样性（例如，显着性方法提供了局部说明），最后c）用户中心说明的依赖性解释，对相似的解释，对模型的解释，对模型的解释输出，对模型的解释输出。 从S. Chari，O。Seneviratne，M。Ghalwash，S.Shirai，D.M。复制。 Gruen，P。Meyer，P。Chakraborty和D.L. McGuinness，“解释本体论：用于支持以用户为中心的解释的通用语义，语义代表”，Sminantic Web J.，第1卷。 预压，pp。 1-31，2023年5月，doi：10.3233/sw -233282，经ios出版社的许可。 ©2023。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 41是对EO模型中其他类的解释方法（模型解释器）的依赖性，b）模型解释器和解释输出的多样性（例如，显着性方法提供了局部说明），最后c）用户中心说明的依赖性解释，对相似的解释，对模型的解释，对模型的解释输出，对模型的解释输出。从S. Chari，O。Seneviratne，M。Ghalwash，S.Shirai，D.M。复制。Gruen，P。Meyer，P。Chakraborty和D.L.McGuinness，“解释本体论：用于支持以用户为中心的解释的通用语义，语义代表”，Sminantic Web J.，第1卷。预压，pp。1-31，2023年5月，doi：10.3233/sw -233282，经ios出版社的许可。©2023。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41
以人为本的可解释人工智能（XAI）的未来不是事后解释
可解释人工智能 (XAI) 在使人类理解和信任深度学习系统方面发挥着至关重要的作用。随着模型变得越来越大、越来越普遍，并且在日常生活的各个方面都无处不在，可解释性对于最大限度地减少模型错误的不利影响是必不可少的。不幸的是，以人为中心的 XAI 中的当前方法（例如医疗保健、教育或个性化广告中的预测任务）倾向于依赖于单个事后解释器，而最近的研究发现，当应用于相同的底层黑盒模型实例时，事后解释器之间存在系统性分歧。因此，在本文中，我们呼吁采取行动来解决当前最先进解释器的局限性。我们建议从事后可解释性转向设计可解释的神经网络架构。我们确定了以人为中心的 XAI 的五个需求（实时、准确、可操作、人类可解释和一致），并提出了两种可解释设计神经网络工作流程的方案（使用 InterpretCC 进行自适应路由和使用 I2MD 进行时间诊断）。我们假设以人为中心的 XAI 的未来既不在于解释黑匣子，也不在于恢复传统的可解释模型，而在于本质上可解释的神经网络。
![arXiv:2307.00364v2 [cs.LG] 2024 年 5 月 28 日](/simg/a\a6e1b4d82219ab22304fde72b617fd5fbb6bdfe6.png)
arXiv:2307.00364v2 [cs.LG] 2024 年 5 月 28 日
可解释人工智能 (XAI) 在实现人类对深度学习系统的理解和信任方面发挥着至关重要的作用。随着模型变得越来越大、越来越普遍、越来越深入日常生活的各个方面，可解释性对于最大限度地减少模型错误造成的不利影响是必不可少的。不幸的是，以人为本的 XAI 中的当前方法（例如医疗保健、教育或个性化广告中的预测任务）倾向于依赖于单一的事后解释器，而最近的研究发现，当应用于底层黑盒模型的相同实例时，事后解释器之间存在系统性分歧。因此，在本文中，我们呼吁采取行动来解决当前最先进解释器的局限性。我们建议从事后可解释性转向设计可解释的神经网络架构。我们确定了以人为本的 XAI 的五个需求（实时、准确、可操作、人性化解释和一致性），并提出了两种可解释设计神经网络工作流程方案（使用 InterpretCC 进行自适应路由和使用 I2MD 进行时间诊断）。我们假设以人为本的 XAI 的未来既不在于解释黑匣子，也不在于恢复传统的可解释模型，而在于本质上可解释的神经网络。
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注：本解释器由脑膜炎研究基金会创建，阐述了我们目前对 Gavi 及其在战胜脑膜炎方面的作用的理解。本指南是为 CoMO 成员和其他民间社会组织创建的，旨在支持世界各地的活动家参与和倡导世卫组织 2030 年战胜脑膜炎全球路线图的愿景。
