AI 词汇表
人工智能完整词典
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个术语
局部与全局归因
区分解释单个预测的方法（局部）与评估特征在整个数据集上重要性的方法（全局）
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模型无关归因
独立于模型内部架构的解释方法，将模型视为黑盒来生成归因
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模型特定归因
利用模型特定内部结构（决策树、神经网络）的归因技术，以提供更精确的解释
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注意力机制
神经网络组件，学习输入不同部分的重要性权重，自然地作为归因机制
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逐层相关性传播
通过反向传播预测的技术，将输出相关性逐层分配到输入神经元和特征
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特征消融
系统性地移除或屏蔽特征以评估它们对模型性能的个体影响的技术
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路径归因
沿着神经网络中的激活路径进行归因的方法，基于特征的贡献流将功劳分配给输入特征
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基于梯度的归因
使用输出相对于输入的梯度来量化特征敏感性和重要性的方法家族
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特征交互
衡量特征对或特征组对模型预测的联合效应，超出它们各自单独贡献的度量方法。
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输入归因
为输入中的特定元素（像素、词语、变量）分配重要性得分，以解释它们在模型决策中所起作用的过程。
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