什么是XAI？
可解释人工智能（XAI_深度学习）旨在通过可视化、模型简化或规则提取等方式，让深度学习模型的决策过程更透明。它解决了"黑箱"模型难以解释的问题，是AI可信度的核心技术。
为什么需要XAI？
- 提升模型可信度🧠
医疗诊断、金融风控等场景需明确决策依据 - 符合监管要求📋
GDPR等法规要求算法可追溯性 - 优化模型性能📈
通过理解错误模式改进准确率
常用XAI方法
| 方法 | 适用场景 | 工具示例 |
|---|---|---|
| LIME | 局部解释 | LIME工具文档 |
| SHAP | 全局解释 | SHAP教程 |
| 激活最大化 | 可视化分析 | 可视化案例 |
| 模型蒸馏 | 简化复杂模型 | 模型蒸馏指南 |
实战技巧
使用Grad-CAM🔍
可视化卷积神经网络关注区域部署XAI框架🛠️
通过TFX或PyTorch Explainability实现解释功能结合业务场景💼
扩展学习
深度学习可解释性综述 提供完整知识体系