Berkeley AI Research(@berkeley_ai)· Berkeley AI Research (@berkeley_ai)·· 2020-04-26AI 评估 · 28/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
可解释 AI 未做到的：@lvinwan 谈如何让模型兼具神经网络精度与可解释决策过程
"Explaining what Explainable AI Did Not": @lvinwan describes how to make models as accurate as neura...
AI 导读
@lvinwan 在 BAIR 新博客中介绍了如何让模型达到与神经网络相当的精度，同时具备可解释的决策过程。文章围绕可解释 AI 未能解决的问题展开，探讨兼顾准确性与可解释性的建模思路。
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