请问神经网络如何解决模型可解释性中的局部性问题？我正在进行深度学习模型的训练，但是我发现模型很难解释，特别是当涉及到局部性问题时。换句话说，我想要知道模型对于不同输入的决策是如何产生的。请问有哪些技术可以帮助提高神经网络模型的可解释性，尤其是解决局部性问题？是否有一些最佳实践和工具可以帮助我更好地理解我的模型并做出有意义的解释？希望能得到您的解答，谢谢！
神经网络的局部性问题通常指的是对单个输入的解释，以及模型对这些输入的预测的依赖关系的局部性较强，难以作出全面的解释。为了解决这个问题，可以使用以下技术：
局部敏感性分析：通过分析模型在特定输入附近的梯度和响应，来识别对模型预测最敏感的输入参数。
特征重要性：评估模型在不同输入参数上的表现，以鉴别哪些特征对模型的贡献最大。
可视化技术：使用可视化技术来展示模型的决策过程和数据流，帮助理解模型的行为。
解释器和对抗样本技术：通过生成对抗样本来测试模型鲁棒性，并分析模型如何处理这类错误数据。
最佳实践包括理解和遵守AI道德准则、建立模型的可重复性和透明性以及协作交流等。工具方面可以使用开源库如LIME、SHAP、AI Explainability 360等。
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