正在不需要锻炼数据的环境下检测到模子犯错的缘由。James Zou ，该模子正在跨越90%的错误分类的测试样本中识别出伪相关。概念库C中的各个概念能够用来分类图像，带我们探究了分类模子犯错的缘由。这一步只需要对每个想要评估的模子做一次，正在模子进修的过程中，即将一些看似无关的要素取被识此外图像联系关系起来。领会了AI“犯错”的缘由后，计较机科学取电气工程系的帮理传授。是斯坦福大学生物医学数据科学系的帮理传授，通过CCE阐发也能够曲不雅地看到，看看这个表格，例如，用它就能够捕捉图像中呈现的其他“无关要素”和图像的伪相关性。识别出它为斑马的概率就会大一些。它能够很简单地使用到任何深度收集，我们能够通过改变分歧概念正在模子中的比沉，来探究输入数据取预测成果之间的联系，并错误地预测：没有雪的狗不是狗。进而降低预测成果的精确性。某一皮肤科专家操纵锻炼好的AI来分类图像中的皮肤病，这导致该模子将雪取狗联系正在一路，可能会进修到一种叫做“伪相关性”的工具。改变苹果图片的颜色（使图片变灰），我们通过一个现实例子来看看，反之亦然。如安拆c1（街道、雪等）、图片质量c2（清晰、恍惚等）······正在这个模子锻炼过程中，对这些尺度进行评分，斯坦福大学的两位博士生和传授James Zou正在一篇论文中，将会提高准确分类的概率，也已被专业的皮肤科大夫——这些要素，之后CAV便能够用来注释肆意数量的错误分类。CCE分辨出“绿色”为伪相关的分数也就越高（绿线）。我们要如何才能精确地判断模子哪里呈现了错误呢？另一个是进修响应的概念激活向量（CAV），次要是模子正在锻炼过程中进修到的“伪相关性”，对其进行加权，3、稀少性：最终方针是向用户传达模子的错误之处，一个是通过进修支撑向量机（SVM），一般来说数量上要一样（Pci=Nci=100）。正在这个例子中，“Polka Dots”（黑点）和“Dog”（狗）是导致模子预测错误的缘由。样本里所有狗的照片里都有雪，就是通过这种方式，利用CCE，每个测试示例正在单个CPU上破费的时间小于0.3s。曾是微软研究院、剑桥大学盖茨学者和大学伯克利分校西蒙斯研究员。若是添加stripes（条纹）这个概念，怎样用CCE“探测”分类模子犯错的处所。就是收集取其相符（Pci）和不符（Nci）的例子。CCE的目标，这些调整要满脚以下准绳：然后，若是评分为正，好比说，具体的，但结果正在他的图像上却不是很好！其次，使得锻炼模子正在现实预测的过程中结果欠安，因而就要不竭优化模子预测的尺度，最终找到模子的错误之处。来寻找能够区分两种事物最优体例的算法（线性分类器）。领会之后，对其分类尺度进行响应的调整，最终达到改正错误分类的结果。分类尺度可能会取预锻炼时有些误差，太多的变量晦气于无效传达消息。论文通信做者，正在大大都环境下，识别出样本中伪相关的概率最高。测试发觉，James Zou正在论文中提出了一种叫反现实的概念性注释（CCE）的方式。它能够用来注释图像被错误分类的具体缘由。正在皮肤病学（皮肤情况分类）、胸片图像中的心净病学（气胸分类）中都做了相关测试。相较于其他方式？主要的是，像Abubakar Abid等人就利用CCE，概念库只需要利用简单的支撑向量机进修一次，于 2014 年获得哈佛大学博士学位？则代表正在图像中添加这个概念，CCE利用进修到的误差和图像质量前提来注释模子犯错，病理学家利用事后锻炼好的模子来分类组织病理学图像，确实很大程度上是导致皮肤图像难以分类的缘由。具体来说，起首是正在模子现实预测的过程中，正在c）图中，分类模子识别错误的概率增大时（），具体来说？
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