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====在人工神经网络中的应用====

====在人工神经网络中的应用====

Marrow等<ref>Marrow S, Michaud E J, Hoel E. Examining the Causal Structures of Deep Neural Networks Using Information Theory[J]. Entropy, 2020, 22(12): 1429.</ref>尝试引入一个基于信息论的指标即有效信息来量化和跟踪训练过程中DNN因果结构的变化，其中有效信息用于评估节点和边对每层下游目标的因果的影响程度。有效信息可以分解为灵敏性和简并性，通过观察模型训练过程中有效信息，包括灵敏性和简并性的变化就可以确定模型的泛化能力，从而帮助我们更好的理解和解释DNN的工作原理。

Marrow等<ref>Marrow S, Michaud E J, Hoel E. Examining the Causal Structures of Deep Neural Networks Using Information Theory[J]. Entropy, 2020, 22(12): 1429.</ref>尝试引入一个基于信息论的指标即有效信息来量化和跟踪训练过程中DNN因果结构的变化，其中有效信息用于评估节点和边对每层下游目标的因果的影响程度。有效信息可以分解为灵敏性和简并性，通过观察模型训练过程中有效信息，包括灵敏性和简并性的变化就可以确定模型的泛化能力，从而帮助学者更好的理解和解释DNN的工作原理。

===因果涌现与人工智能===

===因果涌现与人工智能===