TensorFlow中的模型解释性技术有哪些

Tensorflow中的模型解释性技术包括以下几种：

1. SHAP（Shapley Additive explanations）：SHAP是一种针对深度学习模型的解释性技术，通过对模型的输出进行解释，帮助用户理解模型的决策过程。

2. LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：LIME是一种局部解释性技术，它可以解释模型在特定样本上的决策过程，并提供模型预测的可解释性。

3. Integrated Gradients：Integrated Gradients是一种通过对输入的不同部分进行积分，来解释深度学习模型输出的方法。它可以帮助用户理解模型的关键特征和决策过程。

4. SHAPley values：SHAPley values是一种基于博弈论的解释性技术，它可以帮助用户理解深度学习模型的输出是如何由输入的特征值来决定的。

5. Sensitivity Analysis：Sensitivity Analysis是一种通过对输入特征进行微小变化，来评估模型输出的稳定性和灵敏度的方法。它可以帮助用户理解模型对不同特征的变化如何影响输出。