基于多级缓存的快速可解释性方法
知识产权简介
机器学习模型生成解释结果的时候是十分慢的过程，每次都要重新生成解释的结果，浪费算力和资源。对于某些系统实时性要求高的场景，实时生成推荐结果的解释是比较迟缓的，后果严重会牺牲用户黏性，导致用户流失。故新增多级缓存，加速响应解释过程。
机器学习模型生成解释结果的时候是十分慢的过程，每次都要重新生成解释的结果，浪费算力和资源。对于某些系统实时性要求高的场景，实时生成推荐结果的解释是比较迟缓的，后果严重会牺牲用户黏性，导致用户流失。故新增多级缓存，加速响应解释过程。