Interpretierbarkeitsmethoden für Tiefes Lernen

Techniken zur Erklärbarkeit von Deep Learning zielen darauf ab, die internen Mechanismen komplexer neuronaler Netzmodelle zu analysieren und ihre Entscheidungsprozesse zu enthüllen, um die Transparenz und Glaubwürdigkeit der Modelle zu erhöhen. Diese Techniken helfen Forschern und Entwicklern, das Modellverhalten zu verstehen, die Leistung des Modells zu optimieren und die Sicherheit und Konformität der Modelle in praktischen Anwendungen durch die Quantifizierung von Merkmalswichtigkeit, die Visualisierung von Aktivierungen verborgener Schichten und die Generierung lokaler Erklärungen sicherzustellen.