对标准化可解释性的需求
机器学习
2020-10-26 v2 人工智能
摘要
可解释人工智能（XAI）在工业级AI中至关重要；然而现有方法未能满足这一需求，部分原因在于缺乏可解释性方法的标准化。本文旨在提供关于可解释性领域当前状态的视角，并为可解释性（Explainability）和可解释性（Interpretability）提供新的定义，以开始对该研究领域进行标准化。为此，我们概述了关于可解释性的文献以及已经实现的现有方法。最后，我们提供了一种不同可解释性方法的暂定分类法，为未来研究打开大门。
引用
@article{arxiv.2010.11273,
title = {The Need for Standardized Explainability},
author = {Othman Benchekroun and Adel Rahimi and Qini Zhang and Tetiana Kodliuk},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11273},
year = {2020}
}
备注
Accepted in 2nd ICML 2020 Workshop on Human in the Loop Learning