【摘 要】
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尽管机器学习在许多领域取得了巨大的成功,但缺乏可解释性严重限制了其在现实任务尤其是安全敏感任务中的广泛应用.为了克服这一弱点,许多学者对如何提高机器学习模型可解释
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院网络空间安全研究中心,伊利诺伊大学香槟分校计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772466,U1836202);浙江省自然科学基金杰出青年项目(LR19F020003);浙江省科技计划项目(2017C01055)~~
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尽管机器学习在许多领域取得了巨大的成功,但缺乏可解释性严重限制了其在现实任务尤其是安全敏感任务中的广泛应用.为了克服这一弱点,许多学者对如何提高机器学习模型可解释性进行了深入的研究,并提出了大量的解释方法以帮助用户理解模型内部的工作机制.然而,可解释性研究还处于初级阶段,依然还有大量的科学问题尚待解决.并且,不同的学者解决问题的角度不同,对可解释性赋予的含义也不同,所提出的解释方法也各有侧重.迄今为止,学术界对模型可解释性仍缺乏统一的认识,可解释性研究的体系结构尚不明确.在综述中,回顾了机器学习中的可解释
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