35. 某半導體製造廠導入 AI 視覺檢測模型，用於自動判斷晶圓表面是否存在瑕疵。隨著模型正式上線運作，品質管理部門希望了解模型在大量檢測影像中的整體判斷規律，例如哪些影像特徵通常對瑕疵判定結果影響較大，以及模型整體傾向依據哪些特徵進行分類。上述需求屬於可解釋人工智慧(Explainable AI, XAI)中的何種解釋方式？
(A)改善模型的泛化能力並降低過適配風險；
(B)分析單一樣本的預測結果與決策過程；
(C)闡述模型整體的決策機制與行為模式；
(D)簡化模型架構以增強其透明度與理解性

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