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Anuvada:使用PyTorch的NLP可解释模型 因此,您想知道为什么分类器做出了特定决定,或者为什么新的深度学习分类模型没有按照您希望的方式执行? 或者,您的数据集中可能偏向某个特定类,并且您想了解是否存在任何此类极端情况。 深度学习的常见批评之一是黑匣子的本质(生活本身就是一个大黑匣子,根本无法解释,甚至不问我关于爱的问题)。 为了解决这个问题,研究人员开发了许多方法来可视化和解释推理。 模型不一定必须是可解释的,但是当做出重要的决定(例如向个人推荐哪些工作或是否给个人贷款)时,对模型的主张进行交叉检查将很有帮助。 在这样的领域,自解释模型是必要的。 该库是一个持续不断的工作,旨在