本文综述机器学习可解释性研究，提出兼顾性能与可解释性的模块化框架，融合多种解释技术以揭示复杂模型决策过程。文章回顾了300多种内部可解释性技术，按权重、神经元、子网络等分类，并区分训练中与训练后方法。研究涵盖医疗图像、自然语言处理等领域，强调诊断、调试与基准测试的重要性，主张发展以人为本的解释方案，平衡准确性与可解释性。