6.3 可解释性与对抗样本

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6.3 可解释性与对抗样本 CNN深度解析：图像识别的基石第六章：CNN的实践与未来展望 6.3 可解释性与对抗样本在CNN模型日益复杂并广泛应用于图像识别领域的今天，仅仅追求模型的高精度已不足够。在实际部署和未来发展中，我们必须关注两个关键问题：一是模型如何做出决策（可解释性），二是模型对微小扰动的鲁棒性（对抗样本）。本章6.3节将深入探讨这两个议题，它们是构建可靠、安全的CNN系统的基石。随着深度学习模型在医疗、金融、自动驾驶等关键领域的应用日益深入，理解模型为何做出特定预测变得至关重要。同时，模型对输入微小变化的敏感性也暴露了潜在的安全风险。可解释性研究旨在揭示模型的“黑箱”内部工作机制，而对抗样本则揭示了模型在特定攻击下的脆弱性。