气象应用中神经网络的评估、调优与解释

神经网络为在气象学中利用遥感图像开辟了诸多新机遇。常见应用包括图像分类（例如判断一幅图像是否包含热带气旋）和图像翻译（例如为仅有被动通道的卫星仿真雷达图像）。然而，关于神经网络在气象学中的使用仍存在许多开放性问题，例如评估、调优与解释的最佳实践。本文强调了神经网络开发中一些尚未在气象学界受到充分关注的策略与实际考量，例如有效感受野的概念、未充分利用的气象性能度量，以及神经网络解释方法（如合成实验和逐层相关性传播）。我们还将神经网络解释过程作为一个整体加以考量，将其视为一种由科学家驱动的迭代发现过程，并拆解为研究者可采取的各个步骤。最后，尽管目前气象学中关于神经网络解释的工作大多聚焦于图像分类任务所用的网络，我们将关注点拓展至也包括图像翻译网络。