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局部 vs 分布式表征：什么是正确的可解释性基础？
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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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关键要点
- 本研究探讨深度神经网络可解释性中的局限性，特别是局部表征的不足。
- 提出学习稀疏分布向量表征作为替代方法。
- 通过三项大规模心理物理实验验证稀疏分布表征的有效性。
- 实验结果显示稀疏分布表征更易于人类观察者理解。
- 稀疏分布表征对模型决策的贡献更大，突显其可解释性优势。
- 研究强调分布式表征作为可解释性基础的重要性，呼吁超越局部神经编码的解释。
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