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XAI 计划假设机器学习性能（例如预测准确性）和可解释性之间存在内在矛盾，这一担忧与当时的研究结果一致。通常，性能最高的方法（例如深度学习）是最难解释的，而最易解释的方法（例如决策树）是最不准确的。该计划希望创建一个新的机器学习和解释技术组合，为未来的从业者提供更广泛的设计选项，涵盖性能-可解释性权衡空间。如果应用程序需要更高的性能，XAI 产品组合将包括更多可解释、高性能、深度学习技术。如果应用程序需要更高的可解释性，XAI 将包括性能更高、可解释的模型。
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