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
佳里发布了新的文献求助10
2秒前
酸奶花生完成签到 ,获得积分10
2秒前
CT发布了新的文献求助10
3秒前
NexusExplorer应助11111采纳,获得10
4秒前
123完成签到,获得积分10
4秒前
8秒前
酷波er应助冷艳的姿采纳,获得10
9秒前
9秒前
小蘑菇应助缥缈冷安采纳,获得10
9秒前
ccygpp199发布了新的文献求助10
9秒前
NexusExplorer应助佳里采纳,获得10
10秒前
淡淡的向雁完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
Jasper应助LJJ采纳,获得10
13秒前
小啦啦3082发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
14秒前
甜甜的悲完成签到,获得积分20
14秒前
今后应助wbh采纳,获得10
14秒前
15秒前
妖妖灵完成签到,获得积分20
15秒前
加油干发布了新的文献求助10
15秒前
彭于晏应助xuan采纳,获得10
15秒前
甜甜的悲发布了新的文献求助10
16秒前
gwenjing发布了新的文献求助10
17秒前
wsj发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
张金蝶发布了新的文献求助10
19秒前
jinzhen发布了新的文献求助10
19秒前
文献发布了新的文献求助30
20秒前
太牛的GGB完成签到,获得积分20
20秒前
21秒前
穿裤子的云完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
SYLH应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
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 3989334
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531428
关于积分的说明 11253936
捐赠科研通 3270119
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804887
邀请新用户注册赠送积分活动 882087
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809173