因此，本文主要提出了几种更贴切于解释性方法的评估数据，包括感染检测，社区检测，负样本评估。...最近的一些解释性工作在设计数据集评估的时候大概率会忽略这些问题，因此这篇文章分析了为什么这些已有评估方法不大行的原因，并且针对这些原因提出了新的解释性数据集。 Method 可能面临的问题 1....对于解释性模型，就不能够对预测结果进行准确评估了。 2. 多余的结构 多余的结构是指边集合 不唯一，可能还存在一个 也是对当前预测的解释，甚至存在不相交的集合 。...新的benchmark 针对以上的5个问题，作者针对性的提出了一些新的benchmark来评估解释性方法。...2）社交数据集：图网络本身在社交网络里是非常常见的模型，包括购物，学者引用都属于这一类。而这里的社区交互网络则是判断社交的人是否在一个圈子里，这样，这个社区网络的交互可以简单分为内部交互和外部交互。
文章目录 概述 通过ping命令检测网络的连通性 通过“netstat –I”命令组合检测网络接口状况 通过“netstat –r”命令组合检测系统的路由表信息 通过“sar –n”命令组合显示系统的网络运行状态...---- 通过ping命令检测网络的连通性 如果发现网络反应缓慢，或者连接中断，可以通过ping来测试网络的连通情况 time值显示了两台主机之间的网络延时情况。...如果此值很大，则表示网络的延时很大，单位为毫秒。在这个输出的最后，是对上面输出信息的一个总结。packet loss表示网络的丢包率，此值越小，表示网络的质量越高。...---- 通过“netstat –I”命令组合检测网络接口状况 netstat命令提供了网络接口的详细信息 Iface表示网络设备的接口名称。 MTU表示最大传输单元，单位为字节。...如果这几个选项的值不为0，并且很大，那么网络质量肯定有问题，网络传输性能也一定会下降。
来源：机器学习算法那些事、图灵人工智能 本文约2400字，建议阅读5分钟 本文浅谈神经网络的可解释性。...本文以 A Survey on Neural Network Interpretability 读后感为主，加上自身的补充，浅谈神经网络的可解释性。...本文按照以下的章节进行组织： 人工智能可解释性的背景意义 神经网络可解释性的分类 总结 1、人工智能可解释性的背景意义 1.1 什么是可解释性 Interpretability (of a DNN) is...1.2 为什么需要可解释性 高可靠性的要求 a）神经网络在实践中经常有难以预测的错误（进一步的研究是对抗样本攻击与防御），这对于要求可靠性较高的系统很危险。...二、决策树不能表达太深的网络，决策树越深，性能会急剧下降，可解释性也越差。 Tree Regulartion[2]提出了树正则的方法，来抑制了树的深度。
图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，今天解读的2021最新综述，其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。...作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数据集和评估指标，将是这一方向非常值得参考的一篇文章。 ?...Abstract 近年来，深度学习模型的可解释性研究在图像和文本领域取得了显著进展。然而，在图数据领域，既没有针对GNN可解释性的统一处理方法，也不存在标准的 benchmark 数据集和评估准则。...然而，这些研究只关注图像和文本领域的解释方法，忽略了深度图模型的可解释性。 GNN 的可解释性 与图像和文本领域相比，对图模型解释性的研究较少，然而这是理解深度图神经网络的关键。...作者将介绍最近提出的几种针对解释性问题的评估度量方法。
本文以 A Survey on Neural Network Interpretability 读后感为主，加上自身的补充，浅谈神经网络的可解释性。...本文按照以下的章节进行组织： 人工智能可解释性的背景意义 神经网络可解释性的分类 总结 01 人工智能可解释性的背景意义 1.1 什么是可解释性 Interpretability (of a DNN)...以前我们很多研究关于人类跟计算机表达的语言例如计算机指令，现在是反过来计算机根据现有的模型给我们解释 1.2 为什么需要可解释性 高可靠性的要求 a）神经网络在实践中经常有难以预测的错误（进一步的研究是对抗样本攻击与防御...作为其他科学研究的工具 科学研究可以发现新知识，可解释性正是用以揭示背后原理。 02 神经网络可解释性的分类 ? 2.1 按照逻辑规则解释（Rule as Explanation） ?...二、决策树不能表达太深的网络，决策树越深，性能会急剧下降，可解释性也越差。 Tree Regulartion[2]提出了树正则的方法，来抑制了树的深度。 ?
将随机变量作为结点，若两个随机变量相关或者不独立，则将二者连接一条边；若给定若干随机变量，则形成一个有向图，即构成一个网络。 如果该网络是有向无环图，则这个网络称为贝叶斯网络。...若上述网络是无向的，则是无向图模型，又称马尔可夫随机场或者马尔可夫网络。 如果在给定某些条件的前提下，研究这个马尔可夫随机场，则得到条件随机场。...3.1 隐马尔可夫三大问题 给定模型，如何有效计算产生观测序列的概率？换言之，如何评估模型与观测序列之间的匹配程度？ 给定模型和观测序列，如何找到与此观测序列最匹配的状态序列？...4.2 马尔可夫网络 我们已经知道，有向图模型，又称作贝叶斯网络，但在有些情况下，强制对某些结点之间的边增加方向是不合适的。...使用没有方向的无向边，形成了无向图模型（Undirected Graphical Model,UGM）, 又被称为马尔可夫随机场或者马尔可夫网络（Markov Random Field, MRF or
优质的网络应做到覆盖合理、干扰抑制、容量优化和业务感知优良，因此NB网络性能评估与优化主要指标需从覆盖、干扰、容量、完整、接入、保持六个维度同时开展。...因此基于相关算法梳理上述六大类网络性能指标与用户感知指标的关系，同时参考了LTE网络指标体系，并结合物联网自身特有指标，对38项细分指标进行了分类分级别，从中选取与用户感知相关性最高的指标作为主要指标（...同时，针对每个指标的重要程度，设计了指标权重，实现网络质量的量化评估，从而针对网络短板进行网络优化，提升用户感知。 ? 指标评估体系中，相应数据源为扫频测试的相关指标，采用栅格化汇总方式统计指标。
Selvaraju_Grad-CAM_Visual_Explanations_ICCV_2017_paper.pdf 论文期刊：ICCV International Conference on Computer Vision 1 综述 总的来说，卷积网络的可解释性一直是一个很重要的问题...，你要用人工智能去说服别人，但是这是一个“黑箱”问题，卷积网络运行机理是一个black box，说不清楚内在逻辑。...2 CAM CAM的原理是实现可解释性的根本，所以我通俗易懂的讲一讲。 ? 上面是一个传统CNN的结构，通过卷积和池化层后，把特征图拉平成一维，然后是全连接层进行分类。 那么CAM的网络是什么样子呢？...关键来了，CAM的可解释性的逻辑在于：假设我们最终预测的类别是羊驼，也就是说，模型给羊驼的打分最高。我们可以得到，左边向量计算出羊驼的权重值，也就是全连接层中的一部分权重值。这个权重值就是！！！
在这篇文章中，我们将讨论在评估网络安全虚拟化产品时需要考虑的关键因素。 在评估过程中，第一步（可以说是最重要的一步）是确定哪些安全虚拟化产品最适合你和你的企业。...在考虑是否要使用新虚拟技术来取代现有网络安全技术（可能没有或者只有有限的虚拟化安全功能）或者加强现有技术时，成本是主要的考虑因素。...如果你的企业选择了单一的虚拟化平台供应商，那么，安全供应商评估过程会更简单；而如果你的企业存在几个不同的虚拟化平台，那么，你必须要有多平台支持。 · 管理功能。...需要考虑的问题包括：虚拟网络设备是否易于管理、它是否能整合到现有安全控制台、哪种远程访问（例如SSH）可用以及该系统是否提供基于角色的细粒度访问。 · 性能影响和可扩展性。...其中最重要的数据是API可扩展性，它允许与业务流程平台、自动化环境和其他供应商的产品整合。现在很多虚拟化防火墙为虚拟基础设施提供状态检测、入侵检测功能、反恶意软件功能，以及配置和补丁评估和检测。
网络协议性能评估及测试方法网络协议的性能评估和测试是保证网络通信质量的重要环节。准确评估和测试网络协议的性能可以帮助我们发现潜在的问题，优化网络传输和通信效率。...本篇文章将介绍网络协议性能评估的基本原理和常用的测试方法。1. 网络协议性能评估的重要性网络协议是计算机网络通信的基础，它定义了网络设备之间的通信规则。...网络协议性能评估的目标主要包括以下几个方面：评估网络协议的吞吐量（Throughput），即单位时间内能够传输的数据量。...网络协议性能评估的常用测试方法网络协议性能评估的测试方法可以分为主动测试和被动测试两种方式。2.1 主动测试主动测试是指通过主动产生测试流量，并观察网络协议的性能指标来评估网络协议。...总结网络协议性能评估和测试是保证网络通信质量的重要环节。通过准确评估和测试网络协议的性能，我们可以发现潜在问题，并优化网络传输和通信效率。
【导读】近日，Google在distill发表文章“The Building Blocks of Interpretability” 探讨了特征可视化如何与其他神经网络的解释性技术结合起来，从而帮助人们理解神经网络如何做出决策...而且，这个语法使得我们能够系统性地对可解释性界面空间进行探索，使我们可以评估它们是否与特定的目标相符合。...具体过程可参考链接： https://distill.pub/2018/building-blocks/ ? ▌可解释性界面 ---- 本文提供的界面思想结合了构建模块，例如特性可视化和属性。...例如，如果界面强调了网络识别的内容，优先考虑它的理解是如何发展的。为了评估这些目标，并理解权衡，我们需要有系统地考虑可能的替代方案。因此，可以将界面视为各个元素的联合。...具体过程可参考链接： https://distill.pub/2018/building-blocks/ ▌总结 ---- 我们相信与神经网络交互的空间很丰富。
【编者按】在解决视觉、听觉问题方面表现出色的深度学习系统中，分类器和特征模块都是自动学习的，神经网络可解释性问题就成了一个灰色区域，思考这个问题对神经网络效率的保证是有必要的。...在深度学习系统中，分类器和特征模块都是自动学习的，神经网络就有了一个灰色区域：可解释性问题（explain-ability problem）。...解释性和神经网络固有的透明性缺少相关性（研究界因为“它能正确工作”而对相关性感到自满）。我对黑盒智能的想法可能会引出更深层次的问题，这些问题是由Gates、Hawking和Musk提出来的。...强人工智能和弱人工智能的组合，加大了对解释性的关注。无可否认，设法了解神经网络在那些层的函数中具体在做什么是一大挑战。一个乐观的场景是，一个网络训练良好，并且多次给我们带来高质量的结果。...了解神经网络解释性的关键在于技术的核心部分以及我们对核心部分的理解。斯坦福大学的Katie Malone在“神经网络中的线性分离”的讲话中说的很好。
本文是对发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文“Towards Quantifiable Dialogue Coherence Evaluation（面向可量化的对话连贯性评估）”的解读...针对对话系统的连贯性评估问题，该论文提出了一个新型的两阶段指标训练框架QuantiDCE，旨在让自动评估指标学习到各种不同连贯性程度的对话回复之间的区别，掌握量化的能力，从而更为精准地输出连贯性分数。...定义有了，那现在问题就来了，要怎么去评估对话系统的连贯性呢？...发现不对劲后，学术界为了摆脱BLEU这种生硬的字面评估，转向研究基于深度神经网络的自动指标，寄托神经网络在训练时记住各种连贯和不连贯的情况，并能泛化到训练时没见过的情况。...从模型结构上看，往往是一个神经网络作为编码器（比如RNN, Transformer），来对输入的对话历史和对话回复提特征，然后再接一个分数预测模块来将特征转变为连贯性分数。
项目可研（三）项目论证与评估 “先论证，后决定”是现代项目管理的基本原则。论证和评价一般是从专业的角度来对项目的可行性研究结果进行最后的把关。...论证阶段划分 项目论证在机会、初步和详细可研阶段都会出现，对各个阶段的工作内容、费用、时间的影响需要记住下面这个表格。...内容与原则 项目评估的内容包括： 项目与企业概况评估 项目建设的必要性评估 项目建设规模评估 资源、配件、燃料及公用设施条件评估 网络物理布局条件和方案评估 技术和设备方案评估 信息安全评估 安装工程标准评估...实施进度评估 项目组织、劳动定员和人员培训计划评估 投资估算和资金筹措 项目的财务效益评估 国民经济效益评估 社会效益评估 项目风险评估 项目评估的原则包括： 符合国民经济和社会发展规划及经济方针政策...（招标、投标、评委、选定项目承建方） 而承建方，也就是乙方，在立项管理中，主要的职责有： 项目识别：通过从 政策导向、市场需求和技术发展 中寻找项目机会 项目论证：乙方的内部可研过程，主要是乙方自己进行的技术可行性
顾名思义，零信任是一种安全模型，其中所有资产-甚至是您配置的托管端点和由您配置的本地网络-被认为是敌对的，不可信任的，并且可能已被攻击者破坏。...零信任代替了将“受信任”内部与不受信任外部内部区分开的传统安全模型，而是假定所有网络和主机同样不可信。...例如，在每个系统和应用程序上都需要执行策略，并且使用不同安全性假设构建的较旧的旧组件可能不太适合，例如内部网络值得信赖。
引言 近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析...减少处理时间：优化网络设备，减少数据包处理时间。 1. **减少网络请求次数**：通过合并多个请求，减少网络请求次数，从而减少网络延迟。...这些设备可以安装在网络入口处，根据特定的算法将流量分发到不同的服务器或网络节点。特点：硬件负载均衡通常具有高性能和可扩展性。...网络升级：使用更高效的网络设备和技术，如升级到更高速的路由器和交换机。 1. **升级网络设备**：最简单暴力的方式就是更换更高性能的网络设备，以提升提高网络吞吐量和响应速度。 2....**网络负载均衡**：我们通过在网络层实现负载均衡，可以将网络流量分发到多个网络设备或服务器，通过平衡负载并提高系统的吞吐量。 4.
在2017年发布的博客文章“优化web服务器以实现高吞吐量和低延迟”中，我们评估了BBRv1在我们的edge网络上的拥塞控制的效果，结果显示它非常棒: 在2017年BBR实验期间桌面客户端的下载带宽 自从那以后...，BBRv1已经被部署到DropboxEdge网络上，我们也已经习惯了它本身存在的一些缺点。...此外，它还使用聚合/运行中的参数增强了网络建模，并增加了对ECN(显式拥塞通知)的实验支持。...避免过度:在可容忍的动态中开始探测 可伸缩地增长:从一个额外的数据包开始探测;以指数方式增长以使用空闲容量 以下是迄今为止BBRv2开发中一些重要的里程碑: BBR v2算法描述在IETF104:布拉格...谈论ECN时，很难不提一下这个，就是在”低延迟、低损耗、可伸缩的吞吐量(L4S)”提议和“一些拥堵经验的ECN Codepoint(SCE)”草案背后的bufferbloat人们之间，一个代码点(半一点
书接上文：网络协议之性能优化与性能评估 引言 近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略...三、性能评估方法 工具和技术 网络性能评估通常使用各种工具，如Wireshark、Ping和Iperf，这些工具可以帮助分析网络流量、测量延迟和吞吐量。...视频直播平台为了提高用户观看体验，需要对当前使用的网络协议进行性能评估，以确定是否需要更换或优化协议。评估的主要指标包括传输速度、延迟和丢包率等。...对于物联网、云计算、大数据等应用场景，网络协议将会更加优化和定制，以满足不同场景的需求。 可扩展性：未来的网络协议将会更加注重可扩展性，能够在不断变化的网络环境中适应和扩展。...总结：未来网络协议的性能发展将会更加注重高效性、安全性、适应性、可扩展性和节能性等方面，以满足不断变化和增长的网络需求。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
我们看论文的时候，通过图表来确定文章的大致内容往往也是一个更高效的 说到深度神经网络的可视化，最经典的莫过于的CNN密恐图了： 这种可视化方法可以让我们清晰的知道每一层的每一个Cell关注何种信息，模型最后是如何逐层迭代处理得到最后的判断...乔治亚理工最近提出了DODRIO，一种可交互的Attention可视化工具，从句法和寓意层面总结了不同注意力头的信息。Transformer的可解释性终于有救啦？...一些结论 本文的可视化方法再一次验证了一些之前BERT可解释性文章的结论。例如：BERT的中间层更关注句法信息，以及BERT最后1-2层是分类的关键等。
航线网络规划第二期，我们聊一聊QSI和MNL的历史由来、构建及应用。 01 引言 上期我们介绍了，航线网络规划旨在通过增减航线、调整航线频率、调整时刻等措施，提升航空公司的收益。...因此，提升或者维护市场份额，也是航线网络规划的重要目标。...因此，在做航线网络规划时，航空公司经常会考虑相关决策对市场份额的影响。而市场份额可以进一步细分到各个航线市场（也被称之为O&D市场），每个航线市场都有很多可选的行程。...并选择RMSE均方根误差作为评估指标，取多次验证得到的评估指标均值作为最终评估结果。...通过MNL模型，可以帮助航司评估开辟一条新航线的必要性。 结语 关于QSI模型和MNL模型，以及利用它们评估是否增加航班频率或者新开航线，你都get了嘛？
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