【摘 要】
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深度学习技术以数据驱动学习的特点,在自然语言处理、图像处理、语音识别等领域取得了巨大成就。但由于深度学习模型网络过深、参数多、复杂度高等特性,该模型做出的决策及中
【机 构】
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湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,华中师范大学数字媒体技术系,中国移动通信集团广东有限公司汕头分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金（61901165,61501199）;湖北省自然科学基金（2017CFB683）;华中师范大学中央高校基本科研业务费项目（CCNU20ZT010）
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深度学习技术以数据驱动学习的特点,在自然语言处理、图像处理、语音识别等领域取得了巨大成就。但由于深度学习模型网络过深、参数多、复杂度高等特性,该模型做出的决策及中间过程让人类难以理解,因此探究深度学习的可解释性成为当前人工智能领域研究的新课题。以深度学习模型可解释性为研究对象,对其研究进展进行总结阐述。从自解释模型、特定模型解释、不可知模型解释、因果可解释性四个方面对主要可解释性方法进行总结分析。列举出可解释性相关技术的应用,讨论当前可解释性研究存在的问题并进行展望,以推动深度学习可解释性研究框架的进一步
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