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第三十六章（第1頁）

回到家，林浩先把從華瑞銀行拷貝回來的模型運行日志文件連上電腦，讓優雅進行分析處理。得益于顯卡升級後的算力富餘，盡管同時在後台忙碌地分析日志，優雅仍能夠遊刃有餘地與林浩交談。

“優雅，對于銀行模型的合規改進，你有沒有什麼建議？”林浩問道。

“銀行模型目前在合規要求上需要改進的地方，主要在透明性和公平性上。”優雅繼續答道，“對于公平性問題，一種可能的做法是采用公平性正則化。它是一種機器學習算法，通過添加一個正則化項到損失函數中，使模型在減小預測錯誤的同時，盡量減小對不同群體的不公平性。這種做法在技術上難度并不大，但是訓練過程耗時比較多。”

“是的，我也是這麼想。正是考慮到後期訓練過程會比較耗時，所以我已經将項目的交付時間推遲到三個月後。”林浩表示贊成。

優雅接着說：“至于透明性問題，可能才是比較大的挑戰。當前主流的深度神經網絡模型屬于黑盒模型，其中的決策邏輯對人類來說是不可解釋的，這與監管要求的可解釋性有所違背。但近來也有一些方法，比如特征重要性（featureiportance）、反向傳播特征重要性（backpropagatioureiportance）等理論被提出來。相應的，有一些新的技術和工具，如li（localterpretableodel-agnosticexplanations）和shap（shapleyadditiveexplanations）等實現了這些理論，可以用來幫助解釋複雜模型的決策過程。具體的改進方案，需在進行更深入的調研後再決定。”

“你的建議，和我之前的思考基本上一緻，謝謝你提供的新工具的信息。”林浩似乎從優雅這裡确認了自己原本思路的可行性，“明天我就讓技術團隊先行開始調研，明确新規對模型的具體技術指标。”

确定了大方向後，林浩心定下來。接着，他讓優雅“專心”分析日志，而自己則開始“螢火蟲20”的開發工作。這種狀态，讓他仿佛有一種與夥伴一起工作的感覺。

對于程序員而言，能夠在靜谧的深夜，心無旁骛地将代碼送上屏幕，看着它們翩翩起舞，無疑是一種至高的享受。而若有“人”與你并肩，彼此相伴卻互不打擾，則更是完美。今夜的林浩沉溺于這種狀态，直至困意襲來。

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