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如何提高深度学习模型的可解释性?极致的数据透出与多维可视化实战详解

小叽导读:深度网络对机器学习研究和应用领域产生了巨大的影响,与此同时却无法很清晰地解释神经网络的来龙去脉。迄今为止,深度学习不够透明,神经网络整体看来仍然是一个黑箱。因此,人们一直致力于更透彻地去理解其中复杂的过程,从而达到进一步优化的目的。由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉,良好的可视化可以有效地帮助人们理解深度网络,并进行有效的优化和调节。 一. 背景 (图片引自 2018 AI predictions:8 insights to shape business strategy) 尽管业界对于图像和NLP领域,在可视化和可解释性等方向上已经取得了一些进展,但对于计算广告领域,目前还是空白,可以借鉴的平台或工具很少。而可视化的前提,是需要先对训练模型进行相关数据透出,从而进行可视化分析评估,最终使得神经网络从黑盒向白盒过渡,在

SIGIR阿里论文 | 可视化理解深度神经网络CTR预估模型

小叽导读:尽管业界对于图像处理和自然语言处理领域,在算法可解释性方向上已经取得了一些进展,但对于电商与广告领域,目前还是空白。另一方面,深度学习技术已经开始被大规模应用到广告业务中。广告是很多互联网现金流的重要来源,是核心业务。深度神经网络模型是核心业务中的核心模块,有效理解和评估这一“黑盒”算法变得非常重要。下面,我们针对可视化理解深度神经网络CTR预估模型进行探讨。 主要作者:郭霖、叶卉、苏文博、刘贺欢、孙凯、向杭、侯俊 ▌背景 深度学习在研究和应用领域都已取得了重大的进展。但迄今为止,深度学习算法仍不够透明,多被做“黑盒”使用。近年来,人们开始致力于去更透彻地理解深度学习内部的复杂机理,从而确保算法安全可靠或达到进一步优化的目的。 由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉,良好的可视化可以有效地帮助人们理解深度神经网络,并进行有效

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