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智能系统仿真：深度学习在智能系统中的应用_（16）.深度学习模型的可解释性.docx

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    深度学习模型的可解释性

    在智能系统仿真中，深度学习模型因其强大的表达能力和预测性能而被广泛应用于各种任务，如图像识别、自然语言处理和时间序列预测等。然而，深度学习模型的复杂性和黑盒特性也带来了可解释性的问题。可解释性是指模型能够提供其决策过程的透明度和理解性，这对于模型的信任、调试和优化至关重要。本节将详细介绍深度学习模型的可解释性原理和方法，并通过具体例子展示如何在实际应用中增强模型的可解释性。

    1.可解释性的定义和重要性

    1.1定义

    可解释性是指机器学习模型能够以人类可理解的方式解释其决策过程的能力。对于深度学习模型，可解释性意味着不仅能够输出预

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