如何解释和可视化人工神经网络的决策过程？

来源：年旅网

解释和可视化人工神经网络的决策过程可以采用以下方法：

特征重要性可视化：通过展示每个输入特征对输出的影响程度，可以让管理者了解神经网络是如何利用输入特征进行决策的。这可以通过柱状图、热力图等方式进行可视化展示。

特征与输出的关系可视化：可以通过绘制输入特征与输出之间的关系图来展示神经网络是如何对不同特征组合做出决策的。这可以通过散点图、线性回归图等方式进行可视化展示。

决策边界可视化：对于分类问题，可以通过绘制决策边界的方式来展示神经网络是如何对不同类别进行决策的。这可以通过二维或三维的图形展示决策边界。

神经网络内部结构可视化：通过可视化神经网络内部的结构和参数分布，可以帮助管理者理解神经网络是如何进行信息处理和决策的。这可以通过神经网络结构图、参数分布图等方式进行可视化展示。

可解释的模型选择：在建立模型时，可以选择一些可解释性更强的模型，如决策树、逻辑回归等，这样可以更容易解释和可视化模型的决策过程。

举例来说，一个销售预测的神经网络模型，在解释和可视化决策过程时，可以通过展示不同特征对销售额的影响程度，绘制不同特征与销售额之间的关系图，展示模型的决策边界，以及可视化神经网络内部的连接权重和参数分布，从而帮助管理者理解模型是如何根据不同特征进行销售额的预测决策的。