Semantic Prototypes: Enhancing Transparency Without Black Boxes

随着机器学习（ML）模型和数据集的复杂性增加，增强可解释性和可解释性的方法的需求变得至关重要。原型通过封装数据中的基本特征，提供洞察力，使战术决策更加透明。传统的原型方法通常依赖于子符号原始数据和不透明的潜在空间，降低可解释性并增加误解风险。本文提出了一个新的框架，利用语义描述来定义原型并提供清晰的解释，有效地解决了传统方法的缺点。我们的方法利用基于概念的描述在语义层面上对数据进行聚类，确保原型不仅直观地表示基本特性，而且易于解释。我们的方法简化了解释过程，有效地弥合了复杂数据结构和人类认知过程之间的差距，从而增强了透明度并培养了信任。通过用户调查验证，我们的方法在促进人类理解和信息性方面优于现有广泛使用的原型方法。

提高机器学习模型和数据集的可解释性和可解释性，解决传统原型方法在透明度和可解释性方面的缺陷。

利用基于概念的描述来定义原型并提供清晰的解释，从而有效地解决了传统方法的缺陷。

该方法利用基于概念的描述在语义层面上对数据进行聚类，从而确保原型不仅直观地表示底层属性，而且易于解释。通过用户调查验证，该方法在促进人类理解和信息性方面优于现有的广泛使用的原型方法。

最近的相关研究包括：“Explaining Black Box Predictions and Unveiling Data Artifacts through Influence Functions”、“Towards A Rigorous Science of Interpretable Machine Learning”、“Visualizing and Understanding Convolutional Networks”等。