深度神经网络可解释性方法汇总，附Tensorflow代码实现

http://nbviewer.jupyter.org/github/1202kbs/Understanding-NN/blob/master/4.3%20Grad-CAM-PP.ipynb

虽然每一种解释技术都基于其自身的直觉或数学原理，但在更抽象的层次上确定好解释的特征并能够定量地测试这些特征也很重要。这里再推荐两种基于质量和评价的可解释性方法。具体如下：

5.1 Explanation Continuity

相关代码如下：

http://nbviewer.jupyter.org/github/1202kbs/Understanding-NN/blob/master/5.1%20Explanation%20Continuity.ipynb

5.2 Explanation Selectivity

相关代码如下：

http://nbviewer.jupyter.org/github/1202kbs/Understanding-NN/blob/master/5.2%20Explanation%20Selectivity.ipynb

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（编辑：晋中站长网）

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