XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System黑盒模型
indmask：多元时间序列黑盒模型的归纳解释
摘要。在本文中，我们介绍了Indmask，这是一个框架，用于解释Black-Box时间序列模型的决策。存在大量用于提供机器学习模型解释的方法时，时间序列数据需要其他考虑。一个人需要考虑解释中的时间方面，并处理大量输入功能。最近的工作提出了通过在In-In-In-Time序列上产生面具来解释时间序列预测的。掩码中的每个条目对应于每个时间步骤的每个功能的重要性得分。但是，这些方法仅生成实例解释，这意味着需要对每个输入进行分别计算掩码，从而使它们不适合归纳设置，在这种情况下，需要为众多输入生成解释，并且实例解释的生成非常严重。此外，这些方法主要是在简单的复发性神经网络上评估的，通常仅适用于特定的下游任务。我们提出的框架IndMask通过利用掩码生成的参数化模型来解决这些问题。我们还超越了经常性的神经网络，并将indmask部署到变压器体系结构上，从而真正地阐明了其模型 - 不合Snostic的性质。通过对现实世界数据集和时间序列分类和预测任务的实验进一步证明了indmask的有效性。它也是有效的，并且可以与任何时间序列模型一起部署。
用于脑肿瘤分割的无监督黑盒模型域自适应
无监督域自适应 (UDA) 是一种新兴技术，它能够将从标记源域中学到的领域知识转移到未标记的目标域中，从而提供一种应对新域中标记困难的方法。大多数先前的工作都依赖于源域和目标域数据进行自适应。然而，由于担心患者数据中包含的敏感信息可能泄露，因此在跨中心协作中共享源域中的数据和标签以及训练的模型参数通常具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了一个实用的 UDA 框架，该框架具有仅在源域中训练的黑盒分割模型，而不依赖于源数据或可访问网络参数的白盒源模型。特别是，我们提出了一种知识蒸馏方案来逐步学习特定于目标的表示。此外，我们通过无监督熵最小化来规范目标域中标签的置信度，从而比没有熵最小化的 UDA 获得性能提升。我们在一些数据集和深度学习主干上对我们的框架进行了广泛的验证，证明了我们的框架在具有挑战性但又现实的临床环境中应用的潜力。