- 简介反事实解释已成为理解、调试和审计复杂机器学习模型的重要工具。为了提供全局的反事实可解释性，最先进的方法构建了本地解释的摘要，提供了简明性、反事实有效性和对实例施加的反事实成本或负担之间的权衡。在本文中，我们提供了一个简明的问题公式，用于确定全局反事实，并建立了比较解决方案的原则性标准，从Pareto占优中获得灵感。我们引入了创新算法，旨在解决寻找整个输入空间或特定分区的全局反事实的挑战，采用聚类和决策树作为关键组件。此外，我们进行了全面的实验评估，考虑了问题的各种实例，并将我们提出的算法与最先进的方法进行了比较。结果强调了我们的算法生成有意义和可解释的全局反事实解释的一致能力。
- 图表
- 解决问题本论文旨在提供一种全局对抗解释的解决方案，以理解、调试和审计复杂的机器学习模型。
- 关键思路本论文提出了一种简洁的全局对抗解释问题的公式，并从帕累托支配的角度提出了比较解决方案的原则。研究人员提出了创新的算法，利用聚类和决策树等关键组件来解决找到全局对抗解释的挑战。
- 其它亮点本文设计了全面的实验评估，考虑了各种问题的实例，并将我们提出的算法与最先进的方法进行了比较。结果突出显示了我们的算法生成有意义且可解释的全局对抗解释的一致能力。
- 最近的相关研究包括：1. 'Towards Global Explanations of Convolutional Neural Networks via Input Space Partitioning' 2. 'Global Explanations of Neural Networks: Mapping the Landscape and a Roadmap for the Future' 3. 'An Overview of Global Explanations for Deep Neural Networks'
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