更改

=量化神经网络中的因果结构=

=量化神经网络中的因果结构=

 

干预（也称为“扰动”）是揭示因果关系的关键工具。前馈深度神经网络（DNN）的因果关系集合（也称为“因果结构”）由多个层、层之间的连接以及节点的激活函数组成。我们引入了一套工具，用于探索一个假设：DNN的泛化能力取决于其因果结构如何适应所训练的任务（所有代码已公开，详见 https://github.com/ei-research-group/deep-ei ）。

干预（也称为“扰动”）是揭示因果关系的关键工具。前馈深度神经网络（DNN）的因果关系集合（也称为“因果结构”）由多个层、层之间的连接以及节点的激活函数组成。我们引入了一套工具，用于探索一个假设：DNN的泛化能力取决于其因果结构如何适应所训练的任务（所有代码已公开，详见 https://github.com/ei-research-group/deep-ei ）。