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。
原创文章，作者：BFS，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/
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。
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