AI 词汇表
人工智能完整词典
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特征加权
为输入特征分配数值权重以量化它们对模型特定预测的相对影响的过程。
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实例特定解释
一种XAI方法，为每个单独的预测提供个性化解释，而非适用于整个模型的通用规则。
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梯度显著性
一种计算输出相对于输入特征的梯度的方法，用于识别对神经网络模型预测影响最大的像素或变量。
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数据扰动
系统地修改输入特征以评估它们对预测影响的过程，是LIME等局部方法的基础。
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高斯扰动
向输入特征添加服从正态分布的随机噪声，以创建变异并测试模型预测的局部鲁棒性。
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解释复杂性
一种评估局部解释简易性的指标，通常通过使用的条件或特征数量来衡量，以促进人类轻松理解。
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