AI 可解釋性

深度分析

PACE：結合神經符號與 ASP 的可行性導向反事實解釋框架

研究聚焦於將神經預測模型與符號推理結合，提出PACE框架以產生符合領域限制的反事實解釋。透過ASP規則限制教育、職業與工時的可行變更，實驗顯示在Adult收入資料上可達100%可行性，同時兼顧合理的有效性。此結果顯示神經符號方法在可操作解釋上具潛力。