关于机器学习模型的可解释性算法
judy 在 周一, 12/20/2021 - 09:23 提交本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术,包括它们的相对优点和缺点。
本文介绍目前常见的几种可以提高机器学习模型的可解释性的技术,包括它们的相对优点和缺点。
不久以前,从算法到现场机器学习( ML )模型仍然需要经历漫长而复杂的道路。对于一些企业而言,如果能够接触到具有神经网络部署经验的 ML 专家,则可能会有一些选择,但其开发工作却非常耗时。赛灵思依托 Vitis 统一软件平台以及近期推出的 KRIA SOM (System-on-Module),缩短了这一过程。