模型解释技术基础是深度学习领域中一个重要的研究方向。它旨在提高模型的可解释性和透明度，使得模型的决策过程更加清晰易懂。
什么是模型解释技术？
模型解释技术是指通过一系列方法和技术，使机器学习模型的行为和决策过程变得可解释和透明。这对于提高模型的可靠性和可信度至关重要。
常用的解释方法
- 特征重要性：通过计算特征对模型输出的影响程度，来评估特征的重要性。
- 局部可解释性：通过在模型的局部区域提供解释，来理解模型的决策过程。
- 全局可解释性：通过对整个模型进行解释，来理解模型的整体行为。
模型解释技术的应用
模型解释技术在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 医疗诊断：帮助医生理解模型的诊断结果，提高诊断的可靠性。
- 金融风控：帮助金融机构理解模型的信用风险评估结果，提高风险评估的透明度。
- 自动驾驶：帮助驾驶者理解自动驾驶系统的决策过程，提高驾驶的安全性。
相关资源
想要了解更多关于模型解释技术的内容，可以参考以下链接：
机器学习模型