从黑箱到透明：探索神经网络的可解释性与应用价值

目录

1. 引言

2. 神经网络的黑箱特性

   • 深度学习的非线性复杂性
   • 黑箱对高风险领域的影响

3. 解释性与可解释性：定义与差异

4. 常见的神经网络可解释性方法

   • LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)
   • SHAP (SHapley Additive exPlanations)
   • Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)

5. 各方法的优缺点分析

   • 方法比较表格
   • 方法适用场景解析

6. 可解释性在实际应用中的价值

   • 医疗领域
     • 应用场景与案例
     • 如何提升信任和决策支持
   • 金融领域
     • 透明性与合规要求
     • 应用案例解析

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