Xplique：一个深度学习可解释性工具箱
机器学习
2022-06-10 v1 人工智能
摘要
当今最先进的机器学习模型几乎难以审视。可解释性方法面临的关键挑战是帮助研究人员打开这些黑箱，揭示导致给定决策的策略、刻画其内部状态或研究底层数据表示。为应对此挑战，我们开发了 Xplique：一个用于可解释性的软件库，包含代表性的可解释性方法以及相关的评估指标。它与最流行的学习库之一 Tensorflow 以及包括 PyTorch、scikit-learn 和 Theano 在内的其他库接口。该代码基于 MIT 许可证发布，可在 github.com/deel-ai/xplique 免费获取。
引用
@article{arxiv.2206.04394,
title = {Xplique: A Deep Learning Explainability Toolbox},
author = {Thomas Fel and Lucas Hervier and David Vigouroux and Antonin Poche and Justin Plakoo and Remi Cadene and Mathieu Chalvidal and Julien Colin and Thibaut Boissin and Louis Bethune and Agustin Picard and Claire Nicodeme and Laurent Gardes and Gregory Flandin and Thomas Serre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.04394},
year = {2022}
}