可解释性分析的一些类别（草稿）（视觉）
目录
1.交互性解释
2. 本身具有解释性的模型
3.如何将可解释性分析应用到生成模型
参考文献
视觉领域从2020年开始可以分为两块，一个是图像分类，一个是图像生成。
图像分类：输入一张图片，输出语义标签，就是这张图里面有什么。
可解释性方法：CAM等
生成模型：输入语义标签（就是想要什么图），或者噪声，得到一张图片。
1.交互性解释
大概意思就是做一个在线模型，使用者可以点击图片，去实时验证图片结果对应的特征，
2. 本身具有解释性的模型
像CAM需要先用CNN训练一个模型再接上CAP,等于说设计了一个计算模型CNN，再设计一个解释模型CAP去解释CNN，类似于自然语言处理模型transformation，就是一个自我解释性很强的模型。
3.如何将可解释性分析应用到生成模型
参考文献
1.计算机视觉模型可解释性进展概要_哔哩哔哩_bilibili
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