BriefGPT - AI 论文速递
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基于可转移对抗探索的增强解释归因
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内容提要
本研究针对深度神经网络解释性不足的问题，通过引入可转移的对抗攻击方法（如MIG和GRA）提升了归因性能。实验结果表明，AttEXplore++在五个模型上的性能平均提升达7.57%，并在当前最先进的可解释算法中取得32.62%的改进，显示出对抗转移性在提高归因效果中的重要性。
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