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基于擴(kuò)散模型的無條件反事實(shí)解釋生成方法

模式識(shí)別與人工智能 頁(yè)數(shù)： 12 2024-11-15
摘要： 反事實(shí)解釋通過對(duì)輸入數(shù)據(jù)實(shí)施最小且具解釋性的改動(dòng)改變模型輸出，揭示影響模型決策的關(guān)鍵因素.現(xiàn)有基于擴(kuò)散模型的反事實(shí)解釋方法依賴條件生成，需要額外獲取與分類相關(guān)的語(yǔ)義信息，難以保證語(yǔ)義信息質(zhì)量并增加計(jì)算成本.針對(duì)上述問題，文中基于生成擴(kuò)散模型中的DDIMs(Denoising Diffusion Implicit Models),提出基于擴(kuò)散模型的無條件反事實(shí)解釋生成方法.首先，... （共12頁(yè)）

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