核心概念
本文針對訓練於有限群二元運算的神經網路,提出了一種基於 ρ-set 的新型機械式解釋方法,並透過將其轉化為模型性能的緊湊證明,驗證了該方法的有效性,相較於先前基於陪集和不可約表示的解釋,ρ-set 方法能夠更完整地描述模型行為,並提供更精確的性能保證。
文章標題:以群運算為例,探討如何統一和驗證神經網路的機械式解釋性
作者:Wilson Wu, Louis Jaburi, Jacob Drori, Jason Gross
本研究旨在探討如何統一和驗證針對訓練於有限群二元運算的神經網路所提出的機械式解釋方法。