深度学习模型具有高度非线性和特征空间抽象等特性，内部决策逻辑难以解释，导致其实际应用严重受限。本次报告从深度神经网络可解释性的基本概念出发，对常见的解释方法进行简介，并介绍了一篇将后门攻击应用于攻击解释方法的论文。
深度神经网络鲁棒性评估方法-夏志豪原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/11/30/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e9%b2%81%e6%a3%92%e6%80%a7%e8%af%84%e4%bc%b0%e6%96%b9%e6%b3%95-2/