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news 2025/10/30 13:18:09
免费公司网站设计,利用花生壳做网站,网站开发工程师好吗,东莞黄页大全前言 这是时序可解释性论文汇总的第二篇#xff0c;第一篇见这里#xff08;后台回复#xff1a;“论文合集”可直接获取整理的文章#xff09;。深度学习的可解释性研究一直是热门#xff0c;而时间序列的可解释性同样非常重要。这是因为时序模型被大量应用到特定领域第一篇见这里后台回复“论文合集”可直接获取整理的文章。深度学习的可解释性研究一直是热门而时间序列的可解释性同样非常重要。这是因为时序模型被大量应用到特定领域金融、医疗、交通等这些应用场景对模型的可解释要求更高需要提供可解释的预测。 1 论文标题TEMPORAL DEPENDENCIES IN FEATURE IMPORTANCE FOR TIME SERIES PREDICTIONICLR23 时间序列数据为可解释性方法带来了两个关键挑战首先同一特征在随后时间步的观察不是独立的其次同一特征对模型预测的重要性随时间变化。本文中提出了一种基于特征移除的可解释性方法——时间窗口特征重要性WinIT以解决这些问题。与现有的特征移除解释方法不同WinIT在构建其重要性得分时明确考虑了同一特征在不同时间观察之间的时间依赖性。此外WinIT通过总结过去时间窗口内的重要性捕捉了特征随时间变化的重要性。通过实证研究并与一系列领先的可解释性方法进行了比较作者探讨了各种评估策略的影响。结果表明WinIT在现有方法上取得了显著的提升并且在不同的评估指标上表现出更一致的性能。 2 论文标题N-BEATS: NEURAL BASIS EXPANSION ANALYSIS FOR INTERPRETABLE TIME SERIES FORECASTINGICLR20 本研究致力于应用深度学习技术解决单变量时间序列的点预测问题。作者设计了一种深度神经网络架构该架构以反向和前向残差连接为基础并堆叠了多层全连接层。这一架构具备多项优势易于解释、无需调整即可适用于多种目标领域且训练效率高。模型的初始配置并未采用任何特定于时间序列的组件但其在多样化数据集上的表现强烈暗示了一个与常规认知相反的观点深度学习的基本构件如残差块本身就足以应对广泛的预测挑战。最后作者展示了如何通过增强架构来提供既准确又易于解释的预测结果。 3 论文标题Counterfactual Explanations for Time Series Forecasting 反事实解释Counterfactual Explanations作为一种事后分析手段在分类模型的解释上得到了广泛应用但它们在预测模型中的应用尚待深入研究。本文中作者首次提出了时间序列预测中反事实生成的问题并设计了一种名为ForecastCF的算法该算法通过在原始时间序列上施加基于梯度的扰动来解决问题。ForecastCF通过在预测值上施加约束引导这些扰动以实现预期的预测结果。对ForecastCF进行了实验评估使用了四种当前领先的深度模型架构并与两种基线方法进行了比较。评估结果显示ForecastCF在反事实的有效性和数据流形的接近度上均优于基线方法。总体来看研究结果表明ForecastCF能够为多种预测任务生成富有意义且相关的反事实解释。 4 论文标题Counterfactual Explanations for Time Series Forecasting 本文提出了一种基于特征的可解释性算法TsSHAP该算法能够为任何黑盒预测模型提供预测解释。TsSHAP算法对所解释的预测模型具有通用性并且能够基于用户预先定义的可解释特征提供预测的解释。这些解释通过SHAP值来表达SHAP值是通过在代理模型上应用TreeSHAP算法得到的代理模型学习了从可解释特征空间到黑盒模型预测的映射关系。此外作者还对时间序列预测中的局部、半局部和全局解释概念进行了形式化定义这些定义在多种应用场景中都具有重要价值。通过在多个数据集上的广泛实验验证了TsSHAP算法的有效性和稳健性。 大家可以关注我【科学最top】第一时间follow时序高水平论文解读
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