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Occam's razor
Occam's razor
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新框架解释黑盒视觉模型决策
研究人员开发了OCCAM,一个旨在解释黑盒图像分类器决策的新框架。OCCAM通过文本引导识别视觉概念并定位它们,并通过移除概念来衡量其因果影响,以观察模型置信度的变化。这种方法不仅提供每张图像的解释,还诱导结构化的概念本体,以揭示全局模型偏差和概念之间的依赖关系。
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通过ELBO进行的贝叶斯模型选择可能导致过拟合,提醒从业者注意
一篇新论文探讨了证据下界(ELBO)与贝叶斯模型选择中的奥卡姆剃刀之间的关系。研究表明,基于ELBO的超参数学习可能导致过拟合,这与偏好更简单模型的奥卡姆剃刀原则相悖。令人惊讶的是,使用证据本身的贝叶斯模型选择有时会偏好过拟合模型,而ELBO则不会。研究结果表明,从业者应警惕降秩假设(在大模型中为便于处理而必需)如何影响模型选择。