Vi ger en ny uppfattning om vad det innebär att vara uttolkbar och se förbi den vanliga förbindelsen med mänsklig förståelse. Vår nyckelinsikt är att tolkningsbarhet inte är ett absolut begrepp och därför definierar vi det i förhållande till en målmodell, som kanske eller kanske inte är en människa. Vi definierar ett ramverk som gör det möjligt att jämföra tolkningsbara förfaranden genom att koppla det till viktiga praktiska aspekter som noggrannhet och robusthet. Vi karakteriserar många av de nuvarande moderna tolkningsbara metoderna i vårt ramverk som beskriver dess allmänna tillämplighet. Slutligen föreslås principerade tolkningsbara strategier och empiriskt utvärderas på syntetiska data, samt på den största offentliga olfaction dataset som nyligen gjordes tillgänglig [12]. Vi experimenterar också på MNIST med en enkel målmodell och olika orakelmodeller av varierande komplexitet. Detta leder till insikten att förbättringen i målmodellen inte bara är en funktion av orakelmodellernas prestanda, utan också dess relativa komplexitet i förhållande till målmodellen. * (adhuran, viyengar, rluss och karthikeyan.
I REF definierar författarna tolkningsbarhet i förhållande till en målmodell och inte som ett absolut begrepp.
TIP: Typifying the Interpretability of Procedures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}