在構建深度學習模型時，平衡模型的復雜度和解釋性是非常重要的。以下是一些方法可以幫助平衡這兩個因素：
簡化模型結構：盡量使用簡單的模型結構，避免過多的層次和節點，以減少模型的復雜度。
特征選擇：選擇最重要的特征來訓練模型，避免使用過多的特征，以降低模型的復雜度。
正則化：使用正則化技術來限制模型的參數，防止過擬合，同時也可以提高模型的解釋性。
可視化：通過可視化技術來理解模型的內部機制，展示模型的決策過程，提高模型的解釋性。
解釋性模型：考慮使用解釋性模型，如決策樹、邏輯回歸等，這些模型通常具有更好的解釋性和可解釋性。
模型評估：在構建模型的過程中，及時評估模型的性能和解釋性，根據評估結果調整模型結構和參數，以達到平衡復雜度和解釋性的目標。
