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【第12章:深度学习与伦理、隐私—12.3 深度学习模型的透明性与可解释性提升策略】

凌晨三点的ICU病房,AI辅助诊断系统将一位患者的肺炎误判为普通感冒——当主治医生要求查看诊断依据时,系统只能给出冷冰冰的概率数值。这场惊心动魄的误诊事件,掀开了深度学习可解释性危机的冰山一角。

一、模型透明的"第一性原理"

1.1 可解释性的三维度量

![可解释性评估矩阵]
(图示:展示精度、复杂度、人类认知负荷的三维坐标系)

想象你面前有三个旋钮:第一个控制模型的预测精度,第二个控制解释的复杂程度,第三个决定人类理解需要耗费多少脑细胞。这三个旋钮的黄金组合,构成了可解释性的"不可能三角"。

技术实现的黄金三角

class ExplainabilityEvaluator:
    def __init__(self
http://www.dtcms.com/a/21881.html

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