深度学习模型在处理复杂任务时表现出色，但它们的“黑盒”特性导致难以解释其决策过程。可解释性人工智能（XAI）旨在提供对模型决策过程的洞察，这对于提高透明度和建立用户信任至关重要。

XAI 的意义

  • 提高透明度：通过解释模型决策，用户可以更好地理解模型的工作方式。
  • 增强信任：当用户了解模型的决策过程时，他们更有可能信任模型的结果。
  • 优化模型：通过分析解释，可以识别和改进模型的缺陷。

XAI 的技术

  • 局部可解释性：关注模型对单个数据点的解释。
  • 全局可解释性：关注模型对整个数据集的解释。

XAI 的应用

  • 医疗诊断：帮助医生理解诊断模型的决策。
  • 金融分析：提高金融模型的透明度和可靠性。
  • 自动驾驶：确保自动驾驶系统的决策过程安全可靠。

XAI 示例

深入学习可解释性资源

希望这篇内容能帮助您更好地理解深度学习可解释性（XAI）。