Patent search ap:("微软技术许可有限责任公司") AND inv:"刘馥晨" Page 1

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发明公开
针对大规模数据的可解释的机器学习审中-实审

公开(公告)号：CN117616431A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202280039010.9

申请日：2022-05-06

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： M·A·德玛 , J·帕里克 , K·霍尔斯海默 , 刘馥晨

IPC: G06N5/045 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06N7/02 , G06N5/04 , G06N5/048

Abstract: 在借助代理模型解释机器学习模型的预测的系统中，机器学习模型输入的特征向量可以基于局部敏感哈希或其他哈希进行分组，其他哈希反映了匹配哈希值中特征向量之间的相似性。对于要解释的给定预测和对应的输入特征向量，可以通过对输入特征向量进行哈希并检索具有匹配哈希值的所存储的特征向量以及其相应的预测，以低计算成本获得代理模型的合适训练集。

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