生成深度神经网络的逼真对抗性解释1.研究背景深度神经网络已经成为许多任务和应用程序的标准模型。但是，这些模型通常难以透明和解释，这使人们难以理解模型的决策和如何让模型正确地工作。近年来，人们开始探索如何生成逼真的对抗性解释，以帮助用户理解深度神经网络的决策过程。2.对抗性解释的生成对抗性解释是指具有与原始示例相似的特征分布的人工示例，以解释深度神经网络决策的过程。这种解释被设计为在原始示例的邻域内操作，并且尽可能接近于原始示例，从而使人们更容易理解模型的决策。对抗性解释可以利用生成对抗网络（GAN）或用于