引言 近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理等多个领域取得显著成果，可是，深度学习模型“黑箱”特性使得其难以解释、理解其决策过程，这在很多应用场景中变成一大障碍，可解释性是衡量一个模型好坏重点准则，尤其是在医疗、金融等高风险领域，于是，如何设计具有可解释性深度学习模型变成当下研究热点。
引言
近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理等多个领域取得显著成果，可是，深度学习模型“黑箱”特性使得其难以解释、理解其决策过程，这在很多应用场景中变成一大障碍，可解释性是衡量一个模型好坏重点准则，尤其是在医疗、金融等高风险领域，于是，如何设计具有可解释性深度学习模型变成当下研究热点。
深度学习模型可解释性
背景介绍
深度学习是一种根据神经网络机器学习方法，在多个领域取得显著成就，可是，由于其复杂结构、大量参数设置，深度神经网络往往被视为一种“黑箱”模型，对于不少实际应用来说，解模型是如何做出决策至关重点，在医疗诊断中运用深度学习实行疾病预测时，医生须要晓得哪些特征对结果有影响；在金融风控中运用深度学习实行信贷审批时，则须要晓得哪些因素会影响贷款批准概率。
重点性
伴随AI技术日益广泛地应用于各个行业、社会层面中，“黑箱”难题开始受到越来越多关注与看重，特别是在那些关乎公共利益或个人秘密应用场景下〔如自动驾驶汽车、智能医疗系统等〕，人们越来越希望透明化这些系统决策过程以确保其安全性、可靠性。
设计思路与方法
为提高模型可解释性并保留较高预测性能，在设计时可以探究以下几个方面：
简化结构
通过减少隐藏层数量或节点数来降低复杂度；采用一些简单激活函数代替复杂非线性变换；引入注意力机制使每个输入元素都能得到不同层次关注等。
局部线性近似
利用局部线性近似方法将非线性深层网络转换为一系列局部线性子模块，并通过解析方法来表示每个子模块功能。
模型拆分与组合
将整个复杂大规模网络拆分成多个小规模且易于理解部分，并根据这些部分重新构建新简化版网络。
可视化技术应用
运用诸如Grad-CAM、LIME等可视化工具协助咱们更好地理解特定输入样本被分类为某一类别原因。
增加人类知识作为先验信息融入到训练过程中
实例分析与讨论
以图像识别为例，在训练过程中加入人类专家标注数据作为先验知识可以协助改良权重分配从而提高分类准确性同时也增强对某些类别判别依据理解本事。
结论
总体上看，在实际应用中设计具有较高可解释性深度学习模型是一项极具挑战任务但也是非常有意义工作。通过对现有研究成果学习借鉴咱们可以探索出更多有效策略、技术手段来搞定这一难题从而推动人工智能技术向更加智能化、人性化方向发展进步！
