Interpretability Techniques For Deep Learning

深度学习的可解释性技术旨在解析复杂神经网络模型的内部机制，揭示其决策过程，提高模型透明度和可信度。这些技术通过量化特征重要性、可视化隐藏层激活和生成局部解释，帮助研究人员和开发者理解模型行为，优化模型性能，并确保模型在实际应用中的安全性和合规性。