在金融科技领域，深度学习模型因其强大的数据处理和预测能力而备受青睐，这些“黑箱”模型在提高效率的同时，也带来了透明度和可解释性的挑战。
深度学习模型通过复杂的神经网络结构，从大量数据中自动学习特征和模式，但这一过程对人类来说往往是不可见的，这可能导致模型对某些特定数据集的偏见或错误预测，进而影响金融决策的公正性和准确性。
为了解决这一问题，研究人员正致力于开发更透明、可解释的深度学习模型，通过可视化技术展示模型决策的逻辑路径，或使用可解释的人工智能（XAI）技术来解释模型的预测结果，这些努力旨在提高深度学习在金融科技产品中的信任度，确保其决策过程既高效又公正。
添加新评论