在可解釋 AI(Explainable AI, XAI)的分類架構中,LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)屬於哪一類解釋技術?
答案 (C)
核心概念
可解釋 AI 分成兩大路線。
內建可解釋像玻璃屋,本來就看得見裡面。事後解釋像在屋外裝監視器,房子還是不透明,但你能推敲裡面發生了什麼。
內建可解釋性(Intrinsic)是選用本身就透明的模型。線性迴歸看係數、決策樹看分支路徑,模型長什麼樣就解釋成什麼樣。後處理解釋(Post-hoc)則是模型已經訓練完成(而且通常是黑箱),再從外部用額外的方法去解釋它的行為,LIME 與 SHAP 都屬於這一類。
一種是模型本身就攤開來給你看,一種是模型關著門,事後再請人從外面推敲。
答題技巧
快速判斷技巧:先問一句:它是在模型訓練前選架構,還是訓練後才套上去? ・訓練後才套上去 → post-hoc(LIME、SHAP、顯著性圖都是) ・訓練前就選好架構 → 本質可解釋模型
易錯陷阱:(D) 相當狡猾。LIME 的原理確實用到代理模型(Surrogate),前半句是對的 但後半句「完全取代原黑盒模型進行推論」與事實不符。 這類「前半對後半錯」的選項要讀完整句再判斷。