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摘要
摘要
随着机器学习技术不断发展和广泛应用,机器学习模型取得了巨大的成功,但是由
于机器学习模型所固有的黑盒性质和不透明的学习过程,阻碍了人们对其行为和基本原
理的深入了解。因此,为机器学习模型提供解释以提高其透明度和可信度至关重要。
图像分类模型作为机器学习的典型应用,其可解释性方法也受到了广泛的关注。然
而,当前针对图像分类模型的可解释性研究仍存在局限。一方面,现有的可解释性方法
不能保证为图像分类模型生成既充分又必要的解释;另一
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