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Counterfactual Explanations without Opening the Black Box: Automated Decisions and the GDPR的主要方法

时间: 2024-04-01 21:35:48 浏览: 109

Counterfactual-Explanation-Based-on-Gradual-Construction-for-Deep-Networks:基于渐进式构造的深层网络Pytorch的反事实解释

基于渐进式构造的深度网络的反事实解释 :star: 在GitHub上为我们加注星标-有帮助！ PyTorch实现安装您将需要一台装有GPU和CUDA的计算机。然后，您准备运行时环境： pip install -r requirements.txt 如果收到错误消息ModuleNotFoundError: No module named 'urllib3'环境中ModuleNotFoundError: No module named 'urllib3' ，请尝试安装如下代码： conda install spacy==2.3.2 采用 MNIST数据集运行collowing命令以获取有关MNIST数据的反事实说明。 python main.py --dataset=mnist --model_path=./models/saved/mnist_cnn.pt --data_path=

《Counterfactual Explanations without Opening the Black Box: Automated Decisions and the GDPR》的主要方法是基于反事实因果推理和机器学习模型的解释方法，旨在提供自动化决策系统的可解释性和公正性。该方法首先使用机器学习模型对数据进行训练，得到一个高准确度的模型。然后使用因果推理的方法来解释模型的预测结果。具体来说，该方法会生成一系列的反事实假设，用于解释为什么模型做出了这个决策。这些假设可以在不打开模型黑匣子的情况下提供模型内部运作原理的可解释性。为了满足欧洲通用数据保护条例（GDPR）的要求，该论文提出了一个基于GDPR的框架，用于审查自动化决策系统的公正性和透明性。该框架要求自动化决策系统应该具有可解释性，并提供反事实解释，以便用户了解为什么做出了某个决策。总之，《Counterfactual Explanations without Opening the Black Box: Automated Decisions and the GDPR》的主要方法是使用反事实因果推理和机器学习模型的解释方法，用于提高自动化决策系统的可解释性和公正性，以满足GDPR的要求。

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