近期，成都高新技术企业数之联算法团队在SCI顶级期刊（中科院一区）《知识系统》上发表了题为《基于联合高斯混合模型的通用深度视觉模型可解释性方法》的学术论文。论文对深度学习的可解释建模进行了深入的研究和探索，提出了一种通用的深度视觉模型可解释性工具——联合高斯混合模型，可作为代理模型对模型决策进行解释，挖掘原型样本、反事实样本等可解释样本。该方法为深度视觉模型提供了多功能的、具有一致性的、可理解的模型解释。为破解人工智能大模型生成的“黑箱”，真正为理清算法、模型和生成结果之间的逻辑关系提供方法。
视频：陈实
编辑：袁也然
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