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神经网络的可解释性与透明度

在神经网络的应用中，尤其是在模式识别领域，模型的可解释性和透明度是一个非常重要的问题。随着神经网络模型变得越来越复杂，例如深度学习模型，模型内部的运作机制变得难以理解，这在某些应用场景中是一个严重的瓶颈。本节将详细介绍神经网络的可解释性与透明度的重要性和方法，以及如何通过这些方法来提高模型的透明度和可解释性。

1.为什么需要可解释性与透明度

1.1信任问题

在许多实际应用中，尤其是医疗、金融和法律等领域，模型的决策过程必须是可解释的。这是因为模型的决策直接影响到人类的生活和决策，如果模型的决策过程是黑盒的，人们很难对其产生