Techniques d'interprétabilité pour l'apprentissage profond

Les techniques d'explicabilité du deep learning visent à analyser les mécanismes internes des modèles de réseaux de neurones complexes, révélant leurs processus de prise de décision et améliorant la transparence et la crédibilité des modèles. Ces techniques aident les chercheurs et les développeurs à comprendre le comportement des modèles, à optimiser leur performance et à garantir la sécurité et la conformité des modèles dans les applications pratiques en quantifiant l'importance des caractéristiques, en visualisant les activations des couches cachées et en générant des explications locales.