亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Learning Important Features Through Propagating Activation Differences

可解释性 MNIST数据库 计算机科学 人工神经网络 特征(语言学) 编码(集合论) 深层神经网络 人工智能 黑匣子 深度学习 模式识别(心理学) 机器学习 集合(抽象数据类型) 程序设计语言 语言学 哲学
作者
Avanti Shrikumar,Peyton Greenside,Anshul Kundaje
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:2096
标识
DOI:10.48550/arxiv.1704.02685
摘要

The purported "black box" nature of neural networks is a barrier to adoption in applications where interpretability is essential. Here we present DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures), a method for decomposing the output prediction of a neural network on a specific input by backpropagating the contributions of all neurons in the network to every feature of the input. DeepLIFT compares the activation of each neuron to its 'reference activation' and assigns contribution scores according to the difference. By optionally giving separate consideration to positive and negative contributions, DeepLIFT can also reveal dependencies which are missed by other approaches. Scores can be computed efficiently in a single backward pass. We apply DeepLIFT to models trained on MNIST and simulated genomic data, and show significant advantages over gradient-based methods. Video tutorial: http://goo.gl/qKb7pL, ICML slides: bit.ly/deeplifticmlslides, ICML talk: https://vimeo.com/238275076, code: http://goo.gl/RM8jvH.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
英俊的铭应助自由的寄灵采纳,获得10
3秒前
enchanted发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI2S应助hob采纳,获得30
8秒前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
烟花应助Demi采纳,获得10
15秒前
Demi完成签到,获得积分10
18秒前
23秒前
文欣完成签到 ,获得积分10
24秒前
25秒前
Cain发布了新的文献求助10
28秒前
hahhhah完成签到 ,获得积分10
29秒前
Demi发布了新的文献求助10
29秒前
邓亚楠完成签到,获得积分10
31秒前
Cici发布了新的文献求助10
32秒前
朴实云应完成签到,获得积分10
35秒前
侯海察完成签到,获得积分10
37秒前
彭于晏应助Demi采纳,获得10
40秒前
41秒前
自由冰凡完成签到 ,获得积分10
47秒前
侯海察发布了新的文献求助10
53秒前
JamesPei应助sljzhangbiao11采纳,获得10
57秒前
57秒前
简单山水发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
jinx123456完成签到,获得积分10
1分钟前
不高兴发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
传奇3应助简单山水采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
ly发布了新的文献求助10
1分钟前
scxl2000完成签到 ,获得积分10
1分钟前
邓亚楠发布了新的文献求助10
1分钟前
泽Y完成签到 ,获得积分10
1分钟前
青岚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Tumumu完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990012
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532068
关于积分的说明 11256227
捐赠科研通 3270933
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805123
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216