Definition
机械可解释性侧重于逆向工程神经网络，以在单个神经元、权重和电路的层面上理解它们如何计算特定功能。这种方法不将模型视为黑盒，而是试图揭示其内部工作原理，从而提供对模型决策过程的透明度和因果分析。
Summary
一种通过分析模型的内部组件和机制而非仅关注其输入输出行为来理解 AI 模型的方法。
Key Concepts
- 神经回路
- 因果分析
- 特征可视化
- 模型透明度
Use Cases
- 审计模型安全性
- 理解推理能力
- 调试意外行为
A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
机械可解释性侧重于逆向工程神经网络，以在单个神经元、权重和电路的层面上理解它们如何计算特定功能。这种方法不将模型视为黑盒，而是试图揭示其内部工作原理，从而提供对模型决策过程的透明度和因果分析。
一种通过分析模型的内部组件和机制而非仅关注其输入输出行为来理解 AI 模型的方法。