Нейронные сети называют «чёрными ящиками» из-за их сложной и непрозрачной природы, что затрудняет понимание и интерпретацию внутренней работы моделей. 25

Несколько причин, по которым нейросети считаются «чёрными ящиками»:

• Высокая сложность. 2 Многоуровневые нейронные сети состоят из множества взаимосвязанных нейронов. 2 Каждый из них применяет математическую операцию к своим входным данным и передаёт результат следующему уровню. 2 Это создаёт огромное количество параметров и связей, что мешает отследить вклад каждого из них в конечный результат. 2
• Нелинейные преобразования. 2 Модели глубокого обучения используют нелинейные функции активации, которые позволяют им изучать сложные шаблоны и представления в данных. 2 Однако это делает взаимосвязь между входными и выходными данными запутанной, что ещё больше усложняет интерпретируемость. 2
• Многоуровневая абстракция. 2 Каждый уровень в глубокой нейронной сети обычно учится представлять данные на другом уровне абстракции. 2
• Отсутствие прозрачности. 2 Результирующие параметры модели не имеют интуитивно понятного или понятного человеку значения. 2