神经网络的可解释性问题是一个复杂的话题，涉及到多个因素。确实，神经网络中的权重和偏置是影响可解释性的因素之一，但还有其他几个关键因素也对神经网络的可解释性产生了影响。以下是一些主要原因：

权重和偏置的复杂性：

神经网络中的权重和偏置是学习过程中调整的参数，它们决定了网络如何响应输入数据。在深层网络中，这些参数的数量可能非常庞大，使得理解每个参数的具体作用变得困难。
权重和偏置的值通常是高维空间中的点积和加法运算的结果，这些操作的直观意义对于人类来说并不明显。
非线性激活函数：

神经网络中的非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh等）增加了模型的复杂性。这些函数的引入使得网络能够学习和模拟复杂的函数映射，但同时也使得网络的行为更加难以预测和解释。
黑箱模型：

神经网络常被称为“黑箱”模型，因为输入数据和输出结果之间的映射关系并不透明。我们通常不知道网络是如何从输入到输出的，只知道它能够产生正确的输出。
特征的高维组合：

在深层网络中，高层的特征往往是低层特征的高维组合。这些组合可能涉及多个原始输入特征的复杂交互，使得理解单个特征如何影响最终决策变得困难。
模型的抽象层次：

神经网络通过层的堆叠构建了一个多层次的抽象体系。每一层都在提取和转换信息，形成更抽象的表示。这种多层次的抽象使得从网络的输出回溯到输入特征的具体影响变得复杂。
缺乏可解释的中间表示：

与决策树或规则基础系统不同，神经网络缺乏明确的、可解释的中间表示。网络的决策过程不是基于易于理解的规则或路径，而是基于权重和激活函数的复杂组合。
模型的泛化能力：

神经网络在训练过程中可能会学习到数据中的噪声和异常值，这可能导致模型在面对新数据时做出不可解释的预测。
为了提高神经网络的可解释性，研究人员正在开发各种技术，如：

特征可视化：通过可视化网络的权重来理解网络学习到的特征。
注意力机制：通过注意力权重来解释模型在做出决策时重视输入数据的哪些部分。
可解释的模型：开发新的模型架构，这些架构在设计时就考虑了可解释性。
后处理方法：使用模型无关的方法，如LIME或SHAP，来解释任何黑箱模型的预测。
总的来说，神经网络的可解释性是一个活跃的研究领域，涉及到理解网络内部工作机制的多个方面