注意力可视化

摘要：随着机器学习模型在各个领域的广泛应用，其可解释性成为了一个重要的研究课题。本文将围绕机器学习可解释性的三个主要方法——注意力可视化、规则提取和反事实解释，通过代码实现，探讨如何提高模型的可解释性，增强用户对模

摘要：随着深度学习在各个领域的广泛应用，神经网络模型在预测能力上的强大表现也引起了广泛关注。由于神经网络模型的高度非线性，其内部决策过程往往难以解释。本文将围绕神经网络的可解释性，探讨注意力可视化与决策路径追踪两种

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为研究热点。自动驾驶系统的黑盒特性使得其决策过程难以解释，这在一定程度上限制了其在实际应用中的推广。本文将围绕自动驾驶大模型的可解释性，探讨注意力可视化与决策归因

摘要：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，模型的可解释性成为了一个重要的研究方向。本文将围绕注意力可视化和错误归因两个方面，探讨如何提高计算机视觉模型的可解释性，并给出相应的代码实现。 一、 计算机视觉模型在图