人工神经网络的输出结果可以通过多种方式来解释和理解。首先，可以通过输出结果的数值来理解网络对于特定输入的预测或分类结果。如果是回归问题，输出结果通常是一个数值，表示模型对于输入的预测值；如果是分类问题，输出结果通常是一个概率向量，表示模型对于每个类别的预测概率。其次，可以通过可视化输出结果来更直观地理解网络的预测结果，比如绘制预测曲线、热力图或分类边界等。此外，还可以通过解释模型的权重和偏置来理解网络的输出结果，比如了解哪些特征对于预测结果的影响最大，或者哪些神经元在决策过程中起到关键作用。最后，可以通过与实际数据对比来评估输出结果的准确性和可信度，比如计算预测结果的误差或者与真实标签的对比情况。
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