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=== 在人工神经网络上的应用 ===

=== 在人工神经网络上的应用 ===

在人工神经网络上的应用，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，从而帮助学者更好的理解和解释DNN的工作原理。

在人工神经网络上的应用，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，从而帮助学者更好的理解和解释DNN的工作原理。

=== 在脑神经系统上的应用 ===

=== 在脑神经系统上的应用 ===