随着机器学习黑盒越来越多地部署在医疗保健和刑事司法等领域，人们越来越重视构建工具和技术，以事后方式解释这些黑盒。这些解释正被领域专家用来诊断系统性错误和黑盒的潜在偏见。然而，最近的研究揭示了流行的事后解释技术的弱点。在本教程中，我将简要概述事后解释方法，特别强调特征归因方法，如LIME和SHAP。然后，我将讨论最近的研究，这些研究表明，这些方法是脆弱的，不稳定的，并容易受到各种对抗性攻击。最后，我将提出两种解决方案，以解决这些方法的一些漏洞: (I) 一个基于对抗性训练的通用框架，旨在使事后解释更稳定，更鲁棒，以应对底层数据的变化，(ii) 贝叶斯框架，捕获与事后解释相关的不确定性，从而允许我们生成满足用户指定的置信水平的可靠解释。总的来说，本教程将提供可解释机器学习这一新兴领域的最新技术的概述。
https://www.chilconference.org/tutorial_T04.html
点击下方卡片，关注公众号“机器学习算法与自然语言处理”，获取更多信息：
