Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Which Explanation Should I Choose? A Function Approximation Perspective to Characterizing Post hoc Explanations
      0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v2-stream-002-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v2-stream-002-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v2-stream-002-beta.b-cdn.net
      • 1001562353.rsc.cdn77.org
      • 1075090661.rsc.cdn77.org
      • Titulky
      • Off
      • English
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Velikost titulků
      • Velké
      • Střední
      • Malé
      • Mode
      • Video Slideshow
      • Audio Slideshow
      • Slideshow
      • Video
      Moje playlisty
        Záložky
          00:00:00
            Which Explanation Should I Choose? A Function Approximation Perspective to Characterizing Post hoc Explanations
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Which Explanation Should I Choose? A Function Approximation Perspective to Characterizing Post hoc Explanations

            28. listopadu 2022

            Řečníci

            TH

            Tessa Han

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            SS

            Suraj Srinivas

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            HL

            Hima Lakkaraju

            Sprecher:in · 0 Follower:innen

            O prezentaci

            Despite the plethora of post hoc model explanation methods, the basic properties and behavior of these methods and the conditions under which each one is effective are not well understood. In this work, we bridge these gaps and address a fundamental question: Which explanation method should one use in a given situation? To this end, we adopt a function approximation perspective and formalize the local function approximation (LFA) framework. We show that popular explanation methods are instances…

            Organizátor

            N2
            N2

            NeurIPS 2022

            Konto · 961 Follower:innen

            Baví vás formát? Nechte SlidesLive zachytit svou akci!

            Profesionální natáčení a streamování po celém světě.

            Sdílení

            Doporučená videa

            Prezentace na podobné téma, kategorii nebo přednášejícího

            Closing Remarks
            02:18

            Closing Remarks

            Jarad Forristal

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Neural Sheaf Diffusion: A Topological Perspective on Heterophily and Oversmoothing in GNNs
            04:31

            Neural Sheaf Diffusion: A Topological Perspective on Heterophily and Oversmoothing in GNNs

            Cristian Bodnar, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Neural Estimation of Submodular Functions with Applications to Differentiable Subset Selection
            05:01

            Neural Estimation of Submodular Functions with Applications to Differentiable Subset Selection

            Abir De, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Just Following AI Orders
            11:09

            Just Following AI Orders

            Hammaad Adam, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Towards Lightweight Black-Box Attack Against Deep Neural Networks
            04:43

            Towards Lightweight Black-Box Attack Against Deep Neural Networks

            Chenghao Sun, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Oral Talks - Self-Supervised Learning: Theory and Practice
            37:02

            Oral Talks - Self-Supervised Learning: Theory and Practice

            Samuel Lavoie, …

            N2
            N2
            NeurIPS 2022 2 years ago

            Ewigspeicher-Fortschrittswert: 0 = 0.0%

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte NeurIPS 2022