团队|鱼和熊掌不可兼得？清华团队提出高准确率的可解释分类模型( 七 )_离散|解释性|Layer|准确率|分类

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图 6：不同正则项系数所对应的线性层权重分布。
具体规则
图 7 为 bank-marketing 数据集所学到的部分规则，这些规则被用于预测用户是否会在电话销售中接受银行的贷款。可以从这些规则中直观看出哪些用户状态以及公司行为会对销售结果产生影响，例如中年已婚的低存款用户更可能接受贷款。银行可以根据这些可解释的规则来调整自己的营销策略，以增加销量。
虽然 RRL 并非专门设计用于图像分类任务，但得益于其较好的可扩展性， RRL 仍可以通过可视化的方式为图像分类任务提供直观的解释。图 8 是对 fashion-mnist 图像数据集上 RRL 所学到的规则的可视化。从中可以直观地总结出模型的决策模式，例如通过袖子长短区分 T 恤和套头衫。

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图 7：RRL 在 bank-marketing 数据集上学到的部分规则。

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图 8：RRL 在 fashion-mnist 图像数据集上学到的规则的可视化。
总结
论文提出了一种新的可扩展分类器，规则表征学习器（RRL）。 RRL 能够通过自动学习可解释的非模糊规则进行数据表征和分类。得益于自身的模型结构设计、梯度嫁接法以及改进版逻辑激活函数的使用， RRL 不仅有着较强的可扩展性，还能在模型复杂度较低的前提下获得较好的分类效果。
【团队|鱼和熊掌不可兼得？清华团队提出高准确率的可解释分类模型】RRL 的提出，不仅使得可解释规则模型能够适用于更大的数据规模和更广的应用场景，还为从业人员提供了一个更好的在模型复杂度和分类效果之间权衡的方式。在未来工作中，把 RRL 拓展到非结构化数据上，如图像和文本等，从而提升此类数据模型的可解释性。

团队|鱼和熊掌不可兼得？清华团队提出高准确率的可解释分类模型( 七 )

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