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通常很难解释基于大型复杂神经网络系统的结果。一个尚处于早期阶段的进展可以提高模型的可解释性或透明度，那就是局部可解释模型不可知论解释，它试图确定一个经过训练的模型最依赖于输入数据的哪些部分来进行预测。另一个相对成熟的技术是广义加法模型的应用。他们使用单一的特征模型，这限制了特征之间的交互，并使用户能够更容易地解释每一个特征。