研究人员为定量双极论证框架(QBAFs)引入了对比解释,这是一种解释两个论点之间差异而非仅解释一个论点的方法。这种新方法定义了具有一般属性的对比归因函数(CAFs),并探索了使用移除、梯度和Shapley值来实现的方法。该论文展示了这些对比解释在医疗保健和偏见识别等实际应用中的效用。 AI
影响 通过提供区分复杂论点的方法来增强人工智能的可解释性,可能提高人工智能系统的信任度和调试能力。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍人工智能可解释性新方法的学术论文。
- arXiv
- contrastive attribution functions
- Contrastive explanations for images with monotonic attribute functions
- QBAFs
- Quantitative Bipolar Argumentation Frameworks
- Shapley values
- AI models
- Argumentation Frameworks
- Bias identification in social network posts
- health care
- Hugging Face
- Shapley values for assessing research production and impact of schools and scholars
- topic argument
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