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可解释性与不确定性多视角学习

一、引言

随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，可解释性与不确定性问题日益受到关注。可解释性旨在使模型输出结果具有可理解性，以帮助人们理解模型的工作原理和决策过程；而不确定性则涉及到模型预测的可靠性和准确性问题。本文将从多视角学习角度出发，探讨可解释性与不确定性的重要性及其在现实应用中的价值。

二、可解释性学习

1.定义与重要性

可解释性学习是指通过提高机器学习模型的透明度和可理解性，使得人们能够理解模型的内部工作原理和决策过程。在许多领域，如医疗、金融、法律等，决策往往需要基于复杂的模型进行，因此，模型的解释性变得尤为重要。

2.常见方法与技术

（1）基于规