在证券基金行业应用深度学习，如何看待深度学习的不可解释性？
深度学习与狭义的机器学习的一个重要区别是不可解释，在证券基金行业的应用中，我们怎么看待这个问题，会有哪些可能的风险，以及应该做哪些准备来应对这些不确定的风险。
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认为不可解释是将深度神经网络当成一个黑盒子来使用。咨询过一些数据科学家，他们认为深度网络实际上是一个有效信息提取抽象的过程，其实深度神经网络的每一层（又叫特征图）都是很有用的，合理地使用深度学习技术，可以更好将研究的事物转换成一个易于处理的特征（数值向量）来处理。
图片处理的例子可能直观一些。
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