深度学习的可解释人工智能（XAI）方法旨在使复杂神经网络的决策更加透明和可解释。这些方法有助于开发人员理解模型如何得出预测结果，这对于调试、合规性和建立信任至关重要。常见的方法包括特征归因、注意力机制和代理模型。每种方法都解决了可解释性的不同方面，例如识别重要的输入特征、可视化模型内部行为或用更简单的模型逼近复杂模型。
一种广泛使用的方法是特征归因，它突出显示输入数据中哪些部分对模型的输出影响最大。例如，像 LIME（局部可解释模型无关解释）这样的技术可以围绕特定预测创建模型行为的简化近似，显示哪些输入特征（例如图像中的像素或文本中的词语）至关重要。类似地，SHAP（Shapley 加性解释）使用博弈论为每个输入特征分配贡献分数，确保预测结果的一致性。开发人员可以应用这些工具来调试模型，例如验证图像分类器是否依赖不相关的背景像素。像 shap 和 lime 这样的库可以与 TensorFlow 和 PyTorch 等框架集成，使其易于实际使用。
另一种方法涉及注意力机制或激活可视化，它们揭示了深度学习模型如何处理序列或空间数据。在基于 Transformer 的模型（例如 BERT）中，注意力权重表示模型在进行预测时优先考虑哪些词语或标记。对于卷积神经网络（CNN），像 Grad-CAM 这样的技术生成热力图，显示图像的哪些区域激活了特定的神经元。这些可视化有助于开发人员验证模型是否关注有意义的模式，例如确保医学影像模型突出显示肿瘤区域而不是伪影。TensorBoard 或专门的可视化库等工具简化了这一过程。最后，代理模型（例如决策树或线性模型）使用可解释的架构来近似复杂模型的行为。虽然准确性较低，但它们提供了模型逻辑的高层摘要，对于需要直观解释的利益相关者很有用。例如，一个代理决策树可能显示贷款审批模型高度重视信用评分和收入，这与业务规则一致。总的来说，这些方法平衡了可解释性和性能，使开发人员能够负责任地部署深度学习系统。