一文带你用可视化理解卷积神经网络( 四 )
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摘要
“你的神经网络是如何生成这个结果的？”这个问题也曾让许多数据科学家陷入了困境 。 其实 ， 让我们去解释一个层数较少的简单神经网络工作原理并不难 ， 但是当我们将计算机视觉项目中的神经网络层数增加到1000层时 ， 它的可解释性就非常差了 。
现实情况是 ， 我们的用户或者终端需要可解释性——他们想知道我们的模型是如何得到最终的结果的 。 但是 ， 深度神经网络的工作原理没有办法通过文字被清楚地描述出来 ， 这个时候深度神经网络就被打上了“黑盒子”的标签 ， 那我们该如何摆脱这个标签呢？
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