L'explicabilité des réseaux de capsules concerne la compréhension de ce qu'un réseau de capsules apprend réellement et comment il prend des décisions.
Les réseaux de capsules sont des réseaux neuronaux spéciaux qui peuvent mieux capturer les informations sur les objets et leurs parties que les réseaux traditionnels.
L'explicabilité signifie qu'on peut comprendre pourquoi le réseau fait une certaine prédiction, par exemple pourquoi il reconnaît une image comme un chat.
Cela aide à gagner la confiance dans la technologie et à mieux détecter les erreurs.