CNTK怎么支持模型解释性和可解释性

CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）并不直接提供特定的模型解释性和可解释性功能，但可以通过一些技术和方法来实现模型的解释性和可解释性。一种常见的方法是使用可视化技术来理解模型的决策过程。可以通过可视化模型的结构、特征映射和激活函数等来解释模型的工作原理。另一种方法是使用解释性模型，如决策树或逻辑回归，来解释复杂模型的决策过程。可以将这些解释性模型与复杂模型进行比较