本文探讨了可解释人工智能（XAI）的最佳实践与挑战，指出现有深度学习模型解释方法的不足。研究提出了一种基于贝叶斯神经网络的新框架，量化了解释的不确定性，并开发了实用的拉普拉斯近似方法。通过系统调查，揭示了解释失败的复杂性，并提出了新的评价指标，以提高解释的可靠性和可理解性。

该研究提出了一种新方法，通过贝叶斯推断框架解决神经网络在连续学习中的灾难性遗忘与可塑性损失之间的权衡。利用拉普拉斯近似构建高斯后验度量，提升模型性能，无需重新访问数据。