反事实梯度
反事实解释向你展示如何通过改变输入来获得不同的结果。大多数方法都依赖于寻找与原始数据尽可能接近的点。
反事实梯度改变了这种方法。该方法利用梯度信息来引导新数据点的搜索。
为什么这很重要：
- 它提高了解释的质量。
- 它有助于模型提供更有用的反馈。
- 它使过程更快、更准确。
你可以利用这些梯度来找到翻转模型决策所需的最小改动。这为用户和开发者提供了清晰的指引。
来源：https://dev.to/paperium/gradients-of-counterfactuals-2f6o
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