TensorFlow中的模型解释性技术包括以下几种：
-
SHAP（Shapley Additive explanations）：SHAP是一种针对深度学习模型的解释性技术，通过对模型的输出进行解释，帮助用户理解模型的决策过程。
-
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：LIME是一种局部解释性技术，它可以解释模型在特定样本上的决策过程，并提供模型预测的可解释性。
-
Integrated Gradients：Integrated Gradients是一种通过对输入的不同部分进行积分，来解释深度学习模型输出的方法。它可以帮助用户理解模型的关键特征和决策过程。
-
SHAPley values：SHAPley values是一种基于博弈论的解释性技术，它可以帮助用户理解深度学习模型的输出是如何由输入的特征值来决定的。
-
Sensitivity Analysis：Sensitivity Analysis是一种通过对输入特征进行微小变化，来评估模型输出的稳定性和灵敏度的方法。它可以帮助用户理解模型对不同特征的变化如何影响输出。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请发送邮件至 55@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。转转请注明出处：https://www.szhjjp.com/n/905804.html
