在自动驾驶领域，ADAS（高级驾驶辅助系统）正通过深度学习技术，实现从环境感知到决策控制的智能化飞跃，深度学习模型的“黑箱”特性，使得其决策过程难以解释，这在一定程度上限制了其在安全关键型应用中的信任度。
“洋葱模型”的概念被引入，为深度学习模型的可解释性提供了新思路，该模型将深度学习网络视为由内到外、层层剥离的洋葱结构，每一层代表不同的特征表示或决策层级，通过这种分层解析，我们可以直观地理解模型是如何从原始数据中提取特征、进行决策的。
在ADAS系统中，利用“洋葱模型”可以增强对系统行为的理解和信任，特别是在面对复杂交通场景时，它不仅有助于提高系统的鲁棒性，还能在必要时对系统决策进行“溯源”，为后续的优化和改进提供依据。“洋葱模型”不仅是深度学习可解释性的工具，更是ADAS系统迈向更高安全性和可靠性的关键一步。
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洋葱模型揭示ADAS系统深层结构，多层视角下深度学习赋能智能驾驶新维度。
洋葱模型揭示了ADAS系统中深度学习的层次结构，每一层如同剥开的洋葱环般紧密相连、不可或缺。
洋葱模型揭示ADAS中深度学习多层结构，赋能智能驾驶新维度。
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