ne是什么意思？以下内容主要是针对遇上NE是什么的问题，我们该怎么理解呢。NNE是NeuralNetworkExplainging(神经网络解释)，是一种神经网络的解释技术，它是以深度学习模型为基础，研究神经网络的学习规则，识别神经网络中的特征，从而可以从宏观层面出发，解释分析训练目标的背后逻辑，以改进深度学习模型的性能，下面这篇文章将为你提供一个参考思路，希望能帮你解决到相关问题。
ne是什么意思
1、TE ： True End，意思是，真实的结局。一般介于好结局和坏结局之间的。
2、NE：Normal End，意思是，普通、平常的结局。 这些结局通常出现在需要玩家选择的开放世界式的游戏，对于要让玩家做出选择的游戏，选的的不同，就可能会导致不同的结局。
NE是什么
1、NNE是NeuralNetworkExplainging(神经网络解释)，是一种神经网络的解释技术，它是以深度学习模型为基础，研究神经网络的学习规则，识别神经网络中的特征，从而可以从宏观层面出发，解释分析训练目标的背后逻辑，以改进深度学习模型的性能。
2、NNE的关键实质在于，在模型的总体水平上，通过反向推理的方法将模型的训练目标（或预测目标）分解为个体组件，深入分析这些组件与所求出的解之间的关系，从而发现其中潜在的规律。
3、NEE是神经网络领域最新的研究，它主要针对深度学习模型，以发现隐式的模型结构以及基于此结构的归纳，并重新组织数据，提供对模型结果的解释。
4、而神经元解释（NE）则采用可视化方法，以发现模型结构中潜在的规律，使神经网络模型更好地理解模型学习过程，同时促进深度学习模型的发展。
5、NNE主要利用神经网络（比如CNN、RNN等）怎样处理特征来进行解释，并不断改进神经网络模型的解释策略。
6、它相对于回归模型和决策树拥有更强的泛化能力，能够以非常高的精度识别特征，减少模型的过拟合。
7、NNE还可以识别模型中特征的更多相关信息，从而获得更分清的解释，并能较早发现模型可能出现的偏差。
8、NNE的优势在于能够将深度学习模型学习的结果和目标值进行解释，从宏观上对深度学习模型进行分析和改进，减少模型中可能存在的偏差。
9、而且，它最大的特色在于能够以可视化的方式向用户提供一个模型的结构深度，一定程度地提高了系统架构及设计的可解释性，更好地让大家理解模型“内在”的变化指导模型更高效地保存数据。
以上就是为你整理的NE是什么全部内容，希望文章能够帮你解决相关问题，更多请关注本站科技问答百科栏目的其它相关文章！
