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回到家,林浩先把从华瑞银行拷贝回来的模型运行日志文件连上电脑,让优雅进行分析处理。
得益于显卡升级后的算力富余,尽管同时在后台忙碌地分析日志,优雅仍能够游刃有余地与林浩交谈。
“优雅,对于银行模型的合规改进,你有没有什么建议?”
林浩问道。
“银行模型目前在合规要求上需要改进的地方,主要在透明性和公平性上。”
优雅继续答道,“对于公平性问题,一种可能的做法是采用公平性正则化。
它是一种机器学习算法,通过添加一个正则化项到损失函数中,使模型在减小预测错误的同时,尽量减小对不同群体的不公平性。
这种做法在技术上难度并不大,但是训练过程耗时比较多。”
“是的,我也是这么想。
正是考虑到后期训练过程会比较耗时,所以我已经将项目的交付时间推迟到三个月后。”
林浩表示赞成。
优雅接着说:“至于透明性问题,可能才是比较大的挑战。
当前主流的深度神经网络模型属于黑盒模型,其中的决策逻辑对人类来说是不可解释的,这与监管要求的可解释性有所违背。
但近来也有一些方法,比如特征重要性(featureiportance)、反向传播特征重要性(backpropagatioureiportance)等理论被提出来。
相应的,有一些新的技术和工具,如li(localterpretableodel-agnosticexplanations)和shap(shapleyadditiveexplanations)等实现了这些理论,可以用来帮助解释复杂模型的决策过程。
具体的改进方案,需在进行更深入的调研后再决定。”
“你的建议,和我之前的思考基本上一致,谢谢你提供的新工具的信息。”
林浩似乎从优雅这里确认了自己原本思路的可行性,“明天我就让技术团队先行开始调研,明确新规对模型的具体技术指标。”
确定了大方向后,林浩心定下来。
接着,他让优雅“专心”
分析日志,而自己则开始“萤火虫20”
的开发工作。
这种状态,让他仿佛有一种与伙伴一起工作的感觉。
对于程序员而言,能够在静谧的深夜,心无旁骛地将代码送上屏幕,看着它们翩翩起舞,无疑是一种至高的享受。
而若有“人”
与你并肩,彼此相伴却互不打扰,则更是完美。
今夜的林浩沉溺于这种状态,直至困意袭来。
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