自解释学习(LSX) 提出了一种创新的机器学习框架,通过内部评价模型对学习模型生成的解释进行评估和反馈,从而提升模型泛化能力、降低混杂因素影响并生成更忠实可靠的解释,但同时也对数据集大小和模型容量提出了更高的要求。 [LG]《Learning by Self-Explaining》W Stammer, F Friedrich, D Steinmann, M Brack... [TU Darmstadt] (2024) 网页链接 #机器学习##人工智能##论文#