深層学習の解釈可能性技術

深層学習の説明可能性を高める技術は、複雑なニューラルネットワークモデルの内部メカニズムを解析し、その意思決定プロセスを明らかにすることでモデルの透明性と信頼性を向上させることを目指しています。これらの技術により、研究者や開発者はモデルの挙動を理解し、モデルの性能を最適化し、実際の応用における安全性と規制適合性を確保することができます。具体的には、特徴量の重要度を定量的に評価したり、隠れ層の活性化を可視化したり、局所的な説明を生成したりする方法が用いられます。