generalized Bayes framework

新框架统一机器学习中的反事实解释

研究人员提出了一种关于机器学习中反事实解释（CEs）的新视角，超越了传统的最小化距离方法。他们证明，在广义贝叶斯框架下，当使用基于距离的先验时，最小化距离的CE在数学上等同于最大后验（MAP）估计。这种新表述，称为距离先验广义贝叶斯CE（DP-GBCE），允许引入额外的决策规则，包括一种风险规避选项和一种处理模型多重性的方法。该工作还定义了用于评估CE及其相关后验分布的度量，并通过在模拟数据和Google Trends数据上的实验进行了验证。