深度模型可解释方法

      深度模型可解释性一直是业界关注的问题。报告介绍了一种新颖的深度学习可解释性方法——树正则化。通过在深度模型训练过程中,通过树正则化的方法构造模拟决策树实现对神经网络的解释。

附件-深度模型可解释方法-树正则化.pdf

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2018/03/26/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%8f%af%e8%a7%a3%e9%87%8a%e6%96%b9%e6%b3%95/

(1)
adminadmin
上一篇 2018年3月18日
下一篇 2018年4月3日

相关推荐

  • 基于网络一致性的对抗样本检测

    人工智能系统面临着多种安全威胁,其中对抗样本攻击被广泛应用于诸如计算机视觉、自然语言处理、音频处理以及恶意软件检测等多个领域。本文介绍了常见的对抗样本检测方法和原理。特别的,简单分…

    2020年12月20日
    3.5K
  • 成员推理攻击和防御

    机器学习已经演化为了一种服务模式,即机器学习即服务模式。互联网公司或提供模型训练接口,或提供模型预测接口给用户以提供相应的服务。但是,在提供服务的整个过程中,机器学习模型不可避免的…

    2021年6月24日
    4.9K
  • 基于图神经网络的二进制程序函数相似性检测

    二进制程序函数相似性检测常用于代码抄袭检测,同源漏洞判别,恶意软件分析等领域,本次报告主要简要介绍了基于图匹配,图嵌入的检测方法,详细介绍了基于图神经网络的相似性检测方法,最后介绍…

    2021年4月26日
    3.6K
  • 安卓原生库和系统服务的漏洞挖掘

    本学术报告围绕Android原生库的自动化模糊测试问题展开。内容涵盖:安卓原生库漏洞挖掘的主流方法;介绍了两种模糊测试算法的原理以及两篇工作的实验验证与局限性分析。报告旨在分享安卓…

    2026年6月15日
    1.0K
  • python Web编程-Django

    本次学术报告介绍Web及其两种基本开发方式前后端分离和前后端不分离,然后针对pythonWeb开发中适合初学者且较为稳定的Django 展开介绍,内容主要包括Django基本开发模…

    2021年1月24日
    3.5K
  • 检索增强生成系统的知识投毒攻击

    本报告围绕RAG系统知识投毒攻击展开:PoisonedRAG首次揭示知识库投毒攻击面,提出”检索条件+生成条件”的启发式分解框架;Joint-GCG在此基础…

    2026年5月18日
    1.6K
  • HTTPS浅析

        HTTPS(全称:Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer),是以…

    学术报告 2018年3月18日
    3.4K
  • 强化学习基础与实战

    本报告介绍了强化学习领域基本概念,详细介绍了Q-Learning算法和Deep Q Learning算法的原理,简要梳理了了两种算法的发展脉络,以经典案例windy grid-wo…

    2022年3月28日
    3.2K
  • 假设检验(hypothesis testing)

      假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法,其基本思想是应用小概率原理。在假设检验中常见的P值是进行检验决策的依据之一,反映某一事件发生的可能性大小。比较常…

    学术报告 2017年10月13日
    3.3K
  • 代码变更表示学习技术

    代码变更表示学习技术通常将代码变更进行结构化或序列化的中间表示,并将中间表示输入到表示学习模型以获取代码变更中更细粒度的特征,是众多软件工程任务的重要环节之一。本次报告介绍了2类任…

    2023年10月23日
    3.0K