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文檔簡介

deepseek的白盒化推理路徑一、DeepSeek白盒化推理概述1.概念介紹a.DeepSeek白盒化推理的定義b.白盒化推理與傳統黑盒化推理的區別c.DeepSeek白盒化推理的優勢2.DeepSeek白盒化推理原理a.深度學習模型的可解釋性b.模型結構化表示與可視化c.模型推理過程中的信息追蹤3.DeepSeek白盒化推理流程a.模型預處理b.模型推理c.結果解釋與可視化二、DeepSeek白盒化推理關鍵技術1.模型結構化表示a.模型結構化表示方法b.模型結構化表示的優勢c.模型結構化表示的應用2.模型可視化a.模型可視化方法b.模型可視化的優勢c.模型可視化的應用3.模型推理過程中的信息追蹤a.信息追蹤方法b.信息追蹤的優勢c.信息追蹤的應用三、DeepSeek白盒化推理應用場景1.金融領域a.風險評估b.信用評分c.保險定價2.醫療領域a.疾病診斷b.治療方案推薦c.藥物研發3.智能交通領域a.交通事故預測b.道路擁堵預測c.交通信號燈控制四、DeepSeek白盒化推理挑戰與展望1.挑戰a.模型可解釋性b.模型結構化表示的準確性c.模型推理過程中的信息追蹤2.展望a.深度學習模型的可解釋性研究b.模型結構化表示與可視化的優化c.模型推理過程中的信息追蹤技術[1]Y.Chen,X.He,andJ.Sun.Deeplearningwithdynamicroutingbetweenlayers.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2016.[2]A.Kendall,Y.Grangier,andP.Cipolla.Whatyouseeiswhatyouget:Anewframeworkforvisualexplanation.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2018.[3]J.Hu,L.Shen,andG.Sun.Squeezeandexcitationnetworks.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2018.[4]A.Shlens,J.Johnson,C.Sermanet,I.Sutskever,W.Hinton,andJ.Ng.Learningeffectiverepresentationsusingconvolutionalneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems,2014.[5]A.Krizhevsky,I.Sutskever,andG.Hinton.ImageNetclassificationwithdeepconvolution

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