深度学习模型的可解释性

深度学习模型的可解释性是指对于模型的输出结果，能够清晰地解释其背后的原因和机制。目前，深度学习模型的可解释性仍然是一个研究热点和难点，因为深度学习模型的复杂性和黑盒性使得其难以被解释和理解。但是，近年来也有很多研究者提出了一些方法和技术，如可视化、对抗样本、神经网络剪枝等，来提高深度学习模型的可解释性。