深度学习解释性:从“能”到“不能”

摘要

随着深度学习的应用拓展,从探索深度学习"能"做什么,发展到思考深度学习"不能"做什么，包括算法输出不稳定，容易被“攻击”，模型复杂度高，难以纠错和调试等。