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wordpress子目录网站,WordPress自适应播放器代码,自己做网站有名,代理公司和经纪公司的区别14.3 事后解释方法：LIME、SHAP、积分梯度与反事实解释 事后解释方法是可解释人工智能领域的主流技术路径，其核心特征在于不改变待解释的原始复杂模型（“黑箱模型”），而是通过在其输入和输出之间构建一个外部的、可理解的解释系统或分析其内部状态，从而生成对单个预测决策…14.3 事后解释方法：LIME、SHAP、积分梯度与反事实解释事后解释方法是可解释人工智能领域的主流技术路径，其核心特征在于不改变待解释的原始复杂模型（“黑箱模型”），而是通过在其输入和输出之间构建一个外部的、可理解的解释系统或分析其内部状态，从而生成对单个预测决策或模型整体行为的解释。这类方法具有通用性强、与模型解耦的优点，适用于深度神经网络、集成模型等复杂架构。本节将深入剖析四种具有理论基础和广泛影响的事后解释方法：LIME、SHAP、积分梯度与反事实解释。14.3.1 LIME：局部可解释的模型无关解释LIME的核心思想是：在待解释的单个预测样本附近，用一个简单的、可解释的模型（如线性模型、决策树）来局部地近似复杂黑箱模型的行为[1]。14.3.1.1 方法原理给定一个复杂模型fff和一个待解释的实例xxx，LIME的目标是找到一个可解释模型ggg（例如，具有KKK个特征的线性模型），使得在xxx的局部邻域内，ggg的预测尽可能接近fff的预测。具体而言，LIME通过以下步骤生成解释：生成扰动样本：在xxx附近（如对于图像，随机遮蔽部分超像素；对于文本，随机移除部分单词）生成一组扰动样本{ z1,z2,...,zm}\{z_1, z_2, ..., z_m\}{z1​,z2​,...,zm​}。获取黑箱预测：利用复杂模型fff计算每个扰动样本ziz_izi​的预测值f(zi)f(z_i)f(zi​)。样本加权：根据ziz_izi​与原始样本xxx的相似度（如使用指数核函数πx(z)=exp⁡(−D(x,z)2/σ2)\pi_x(z) = \exp(-D(x, z)^2 / \sigma^2)πx​(z)=exp(−D(x,z)2/σ2)，其中DDD为距离度量）为每个扰动样本赋予权重。距离xxx越近的样本权重越大。拟合可解释模型：在加权的扰动样本集{ (zi，f(zi)，πx(zi))}\{(z_i， f(z_i)， \pi_x(z_i))\}{(zi​，f(zi​)，πx​(zi​))}上，训练一个可解释模型ggg。最终的解释即为该可解释模型ggg的参数（例如，线性模型的系数），它反映了在xxx附近，哪些输入特征的局部变化对