بصری سازی شبکه های عصبی عمیق: روش ها، ابزارها و نقش آنها در تفسیر مدل های یادگیری عمیق

شبکه های عصبی عمیق در طیف گسترده ای از کاربردها به موفقیت های چشمگیری دست یافته اند، اما تفسیر پذیری آنها همچنان یک چالش بزرگ به شمار می رود. این مقاله مروری جامع بر روش های کلیدی تجسم مورد استفاده برای تفسیر شبکه های عصبی عمیق از جمله نقشه های برجستگی، تجسم ویژگی، تجسم فعال سازی و تکنیک های کاهش ابعاد ارائه می دهد. همچنین این مقاله ابزارهای مختلفی مانند Lucid، TensorBoard و DeepExplain را که تجسم شبکه های عصبی عمیق را تسهیل کرده و شفافیت مدل را افزایش می دهند بررسی می کند. از طریق مطالعات موردی در تصویربرداری، پزشکی، رانندگی خودران، پردازش زبان طبیعی و تشخیص ناهنجاری، اهمیت عملی تجسم در بهبود تفسیر پذیری مدل را نشان خواهیم داد. همچنین چالش های فعلی و جهت های آینده برای تحقیق در این زمینه را مورد بحث قرار داده و بر نیازمند بودن به وجود تکنیک های تجسم مقیاس پذیر و کارآمدتر تاکید خواهیم کرد. این مقاله با برجسته کردن نقش حیاتی تجسم در قابل اعتمادتر و قابل اطمینان تر کردن شبکه های عصبی عمیق در کاربردهای دنیای واقعی به پایان می رسد.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی ، عمیق ، تکنیک های ، تجسم ، تفسیر پذیری ، مدل ، نقشه های برجستگی ، تجسم ویژگی