Model Interpretation for Robotics: A Review

Model Interpretation for Robotics: A Review是一篇系统综述机器人学习模型解释技术的论文，涵盖特征归因、样本归因、概念解释、规则提取、原型解释等多种模型解释方法。论文分析了模型解释在机器人操作、导航、感知等任务中的应用效果，对比了基于梯度的解释、基于扰动的解释、基于示例的解释等方法的优劣，讨论了解释的忠实性、稳定性、可理解性等关键评估维度。该论文适用于机器人学习研究者和工程师，帮助理解如何解释机器人学习模型的决策过程，来源机构为国际机器人学习研究社区。