معیارهای کمی برای ارزیابی تفسیرپذیری در شبکه های عصبی: مروری جامع بر توسعه، آزمون و کاربردها

این مقاله به بررسی معیارهای کمی برای ارزیابی تفسیرپذیری در شبکه های عصبی، به ویژه شبکه های یادگیری عمیق می پردازد. با توجه به پیچیدگی ذاتی شبکه های عصبی و کاربردهای گسترده آنها در حوزه های حساس مانند مراقبت های بهداشتی، مالی و سیستم های خودکار، نیاز به معیارهای تفسیرپذیر بسیار مهم است. این مطالعه به مرور روش های موجود برای ارزیابی تفسیرپذیری مدل ها، از جمله معیارهایی مانند وفاداری، پیچیدگی، پایداری و حساسیت می پردازد. همچنین چالش های موجود در توسعه و کاربرد این معیارها، از جمله کیفیت داده ها و تعصبات بالقوه، مقیاس پذیری معیارها و تعمیم پذیری آنها در مدل های پیچیده تر نیز بررسی می شود. هدف از این مقاله، ارائه دیدگاهی جامع درباره معیارهای کمی برای تفسیرپذیری و کمک به بهبود شفافیت و اعتمادپذیری مدل های شبکه عصبی در کاربردهای حساس است.

کلیدواژه ها:

تفسیرپذیری ، شبکه های عصبی ، معیارهای کمی