Torch模型可解释性研究现状

Torch模型可解释性是指对使用Torch框架构建的深度学习模型的解释和理解。目前，关于Torch模型可解释性的研究主要集中在以下几个方面：特征重要性分析：研究者通过分析Torch模型中每个特征的重要性，来解释模型的预测结果。这种方法通常使用特征重要性评估方法，如SHAP、LIME等。模型结构可解释性：研究者通过分析Torch模型的结构和参数，来解释模型的工作原理和决策过程。这种方法通常涉及对模型