通过视觉分析技术，我们可以在不牺牲预测质量的情况下理解黑盒机器学习模型的推理过程，从而提高模型的可解释性。

Jun, 2016

本文回顾了与深度学习可解释性和控制相关的视觉分析、信息可视化和机器学习观点，讨论了潜在的挑战和未来研究方向。

Apr, 2018

通过系统审视 259 篇近 10 年来发表以及 2010 年前的代表性著作，我们构建了一个分类法，其中包括技术建模前、建模过程中以及建模后的三个一级类别；每个类别可以进一步分为具体的分析任务，并列举了一些最近具有影响力的作品。同时，我们还讨论和突出了有挑战和有前景的研究机会，这些对于视觉分析的研究者非常有用。

Aug, 2020

本文综述了可视化分析在深度学习中的角色，并且结合人类中心疑问框架，着重讨论了为什么、谁、什么、如何、何时和何地，从而全面总结了目前的研究现状，同时提出了未来研究的方向和问题。

Jan, 2018

本论文对机器学习模型的数据方面的可视化相关研究进行了系统梳理和分析，提出了五类数据类型和六种数据中心任务，并分析了 143 篇论文的相关分布，展望了未来的研究趋势和方向。

Jul, 2023

该研究综述了视觉分析、机器学习和数据可视化之间的进展，以及他们之间的机遇和挑战，为未来的研究方向提供了帮助。

Feb, 2018

基于深度学习的解释性可视化方法在人工智能领域日益被重视，本文总结了目前解释深度学习模型的最新发展，并提出两种解释预测的方法，并将这些方法用于三个分类任务中进行评估。

Aug, 2017

探讨了交互式可视化在解释自然语言处理模型中的作用、与目标用户和 NLP 管道的关系，提供了几个使用 XNLP 可视化的具体示例，并指出了该领域的广泛研究机会。

Jan, 2023

本文介绍了两个视觉分析模块，以帮助用户更直观地评估模型可靠性和不确定性，并通过使用交互式编辑器，用户可以操作模型的输入以及比较其输出，从而提高对模型能力和局限性的理解。在心电图节拍分类案例研究中，与基线特征重要性界面相比，我们发现 14 名医生能够更好地将模型的不确定性与领域相关因素相一致，并建立直觉。

Feb, 2021

本研究介绍了一种基于机器学习的数据可视化推荐方法，通过从大量数据集和相关可视化图中训练出网络来预测设计选择，从而降低探索基本可视化的难度.

Aug, 2018