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图神经网络的可解释性,池化层和卷积层的作用

卷积神经网络解释性

图神经网络的可解释性,池化层和卷积层的作用

池化层:池化层被夹在连续的卷积层之间，用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。简单来说，如果输入是图像，则池化层的最重要的作用是压缩图像。池化层分为三类：平均池化、最大池化和随机池化。 ...

风君子
运维
2023-06-19
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可解释性 or 准确性？AI 模型一定不能两者兼得吗？

机器人神经网络解释性黑盒

可解释性 or 准确性？AI 模型一定不能两者兼得吗？

模型的可解释性，已然成为了AI 领域最具挑战性的主题之一。一般规律中，模型的复杂度和准确性往往是正相关关系，而越高的复杂度也意味着模型越无法实现可解释性。 ...

风君子
业界
2020-02-03
403