深度学习可解释性探秘

本书系统探讨深度学习模型的可解释性，涵盖知识编码、可视化技术与因果推断。通过计算机视觉、自然语言处理等领域的案例，解析神经网络‘黑箱’机制。介绍主流解释方法如激活图、注意力机制与特征相关性分析，并讨论其在医疗、安全等关键场景中的必要性。强调人类理解与模型透明度的平衡，提出可解释性评估框架与未来方向。适合AI研究者、数据科学家及对模型可信度有要求的从业者阅读。书中融合理论与实践，助力构建可信赖、可审计的智能系统。