可解釋性 是提升人工智慧（AI）在醫學領域可信度的關鍵。然而，醫生對模型可解釋性的期望與這些模型的實際行為之間存在顯著差距。這一差距源於缺乏一個以醫生為中心的評估框架，該框架應能定量評估有效可解釋性對臨床實踐的實際益處。

本研究提出了一項綜合實證研究，深入探討了深度神經網絡（DNN）中各種隨機化技術之間的相互作用及其對學習性能的影響。已有研究表明，將隨機性引入 DNN 的訓練過程，通過各種方法在不同階段進行隨機化，對減少過擬合和提高泛化能力有顯著益處。然而，像權重噪聲、丟棄法（Dropout）等隨機化技術之間的交互作用尚未得到充分理解。因此，如何有效地結合這些方法以優化 DNN 性能仍然是一個挑戰。

什麼是前瞻技術？
前瞻技術指的是那些超越現有科技水準，具有高度創新性，並有潛力在未來引發重大變革的技術。
這些技術不僅能解決現存的問題，更能開創全新的應用領域，為社會帶來深遠的影響。

標籤雜訊學習（Label-Noise Learning, LNL） 旨在處理含有雜訊標籤的訓練數據，進而提升模型的泛化能力。為了實現更具實用性的 LNL 演算法，研究者已提出多種標籤雜訊類型，從類別條件雜訊到實例依賴雜訊皆有探討。在本研究中提出了一種全新的標籤雜訊類型，稱為 BadLabel。這種雜訊類型可以顯著降低現有 LNL 演算法的性能。

安全的機器學習系統（Secure Machine Learning Systems）旨在確保機器學習模型在實際應用中能夠抵禦各種安全威脅，並且保持其性能和準確性不受攻擊或干擾。隨著機器學習廣泛應用於金融、醫療、交通、網路安全等關鍵領域，保護這些系統不受惡意攻擊或資料泄露的風險變得尤為重要。

Label noise learning（標籤雜訊學習）是機器學習中的一個研究領域，專注於應對資料集中錯誤或不準確的標籤問題。
標籤雜訊通常會導致模型的效能下降，特別是當訓練資料中的錯誤標籤比例較高時，模型可能會學習到錯誤的模式，從而影響其泛化能力。

模型的泛化能力（Generalization Ability）是指模型在訓練後，能在未見過的資料上表現良好的能力。換句話說，模型不僅能夠在訓練資料上取得好的效果，還能在測試資料或真實世界中的新資料上做出準確的預測。這是機器學習中評估模型效能的重要指標。

電腦視覺（Computer Vision）、影像處理（Image Processing）和圖形識別（Pattern Recognition）是三個密切相關的領域，它們在概念和應用上有重疊之處，但各自有不同的重點和目標。

電腦科學（Computer Science）和軟體工程（Software Engineering）雖然關聯密切，但它們是不同的學科，有不同的重點和目標。