列举几个解释神经网络的方法。 Learned Features 主要针对图像领域，对图像的不同层、channel、unit 进行可视化，解释模型的每个模块分别学到了什么。 Pixel Attribution (Saliency Maps) 1、基于模型梯度进行解释 2、对输入（图片像素）添加扰动，观察输出结果的变化 作者建议：尽量少发明新的方法，多关注如何验证各个解释性的好坏。 Detecting…
列举几个解释神经网络的方法。 Learned Features 主要针对图像领域，对图像的不同层、channel、unit 进行可视化，解释模型的每个模块分别学到了什么。 Pixel Attribution (Saliency Maps) 1、基于模型梯度进行解释 2、对输入（图片像素）添加扰动，观察输出结果的变化 作者建议：尽量少发明新的方法，多关注如何验证各个解释性的好坏。 Detecting…
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