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2026/7/24 18:51:40
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可解释 AI 致力于让模型决策过程透明可理解,避免黑箱问题。传统深度学习难以解释判断依据,XAI 通过可视化、归因分析、规则提取等方法提升可信度。在金融、医疗、司法等高风险领域至关重要,增强人类对 AI 信任。
图像分类是 CV 基础任务,判断图像所属类别。CNN 出现前依赖人工设计特征,效率低下。AlexNet 首次在竞赛中大幅超越传统方法,开启深度学习时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务接近甚至超越人类水平。
算法偏见指模型对特定群体存在不公平倾向,多源于训练数据分布不均。如招聘、信贷模型可能歧视弱势群体。缓解方法包括数据均衡、公平约束、偏见检测与修正。构建公平、包容的 AI 是技术与社会共同责任。
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