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局部 vs 分布式表征：什么是正确的可解释性基础？

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究探讨了深度神经网络可解释性的局限性，提出稀疏分布向量表征作为替代方案。实验结果表明，稀疏分布表征更易理解，且对模型决策的贡献更大，突显其在可解释性方面的优势。

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标签

分布式 可解释性 实验验证 模型决策 深度神经网络 稀疏分布
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