本文回顾了在应用于物理学的机器学习背景下，可解释性与可解释性的概念。作者将可解释性定义为模型的结构透明度，将可解释性定义为模型映射到领域知识的能力。作者讨论了实现这些特性的固有权衡、必要背景和可用工具，并强调机器学习模型与传统模型一样受到科学审查。文章指出，可解释性与可解释性是刻意设计的选择，而非固有属性，并强调了任务规范和干预计划在模型设计中的重要性。 AI
影响 为在科学领域应用机器学习的研究人员阐明了核心概念。
排序理由 该条目是一篇讨论与机器学习相关概念的学术论文。[lever_c_research降级：ic=1 ai=1.0]
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