AI用語集

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用語

特徴量の重み付け

モデルの特定の予測に対する相対的な影響を定量化するために、入力特徴量に数値的な重みを割り当てるプロセス。

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用語

インスタンス固有の説明

モデル全体に適用される一般的なルールではなく、各個別の予測に対してカスタマイズされた正当化を提供するXAIのアプローチ。

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用語

勾配顕著性

神経モデルの予測に最も大きな影響を与えるピクセルまたは変数を特定するために、出力の入力特徴量に関する勾配を計算する手法。

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用語

データ摂動

予測への影響を評価するために入力特徴量を体系的に修正するプロセス。LIMEのような局所的手法にとって重要。

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用語

ガウス摂動

モデルの予測の局所的な堅牢性をテストするために、変動を作成し、入力特徴量に正規分布に従うランダムノイズを追加すること。

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用語

説明の複雑さ

局所的な説明の単純さを評価する指標。通常、使用される条件や特徴量の数によって測定され、人間による容易な解釈を促進する。