这是一个关于 AI 可解释性的系列内容，主要探讨了 LIME 方法在医学诊断等领域的应用及相关要点，包括：

• 系列主题：探索 AI 可解释性如何从基础原则到实际用例帮助建立信任、确保责任并符合实际需求。
• 之前内容：第五部分介绍了 LIME 并逐步解释肺炎检测，此部分考察 LIME 提供的见解及局限性。
• 用 LIME 理解模型决策：从测试集提取 200 张图像及真实标签，将模型预测二值化后分类，为各类别选代表示例，通过 LIME 生成三种可视化来探索解释，包括原始图像、有影响力的超像素及权重热图。
• 关键发现与局限性：LIME 的局部可解释性带来多方面好处，如检测偏差、理解错误等，但评估其解释质量仍具挑战，需考虑保真度、稳健性、人类可理解性等标准。
• 词汇表：解释了一系列与 AI 可解释性相关的术语，如算法偏差、LIME 等。
• 链接：提供了多个与 LIME 及相关主题的链接，包括代码库、数据集、研究报告等。