该论文综述了深度神经网络在机器学习中的可解释性研究，探讨了事后解释和自解释模型，回顾了300多种可解释性技术，强调了诊断和调试的重要性，并提出了增强可解释性的框架和方法。

借助内在方法解释深度神经网络
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