17、阈值运算符可解释性评估

阈值运算符可解释性评估

在当今的决策场景中，基于机器学习和深度学习技术的预测模型变得无处不在。然而，这些模型往往像黑匣子一样，缺乏透明度，可能导致不公平和歧视性的结果。为了解决这个问题，可解释人工智能（XAI）应运而生，旨在开发能够解释黑匣子模型的方法，以增加用户对决策的信任。

1. 研究背景

• 黑匣子模型的困境 ：机器学习和深度学习模型在许多决策场景中表现出色，但它们的不透明性使得用户难以理解决策的依据，可能导致不公平和歧视性的结果。
• 可解释人工智能的兴起 ：XAI 被认为是开发可信 AI 系统的关键因素，其目标是在不牺牲系统性能的前提下，提供对黑匣子模型的解释。
• 符号知识的重要性 ：符号知识在创建可理解的解释中起着关键作用。将描述逻辑（DL）本体集成到解释的创建中，可以增强事后解释的可解释性，并为支持解释的定制化提供潜力。

2. 相关概念

• 加权阈值运算符 ：加权阈值运算符是一种 n 元运算符，它计算其参数的加权和，并验证是否达到某个阈值。在电路复杂性理论和神经网络社区中，它们也被称为感知器。
• Tooth 运算符 ：在知识表示中，通过添加一个新的概念构造器——Tooth 运算符（∇∇），将加权阈值运算符集成到标准 DL 语言中。Tooth 表达式可以表示黑匣子分类器的局部解释，并且与标准的析取范式（DNF）等价。
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