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通过自动视觉概念电路的解释链（CoE）：描述与多义性量化
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨深度视觉模型的可解释性，提出了解释链（CoE）方法，通过自动解码视觉概念，创建全球概念解释数据集，并设计多义性解开与过滤机制。实验结果表明，CoE在解释性得分上平均提高了36%。
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关键要点
- 本研究关注深度视觉模型（DVMs）的可解释性问题。
- 当前方法在生成全球和局部概念的语言解释时存在灵活性不足的挑战。
- 提出的解释链（CoE）方法通过自动解码视觉概念，创建全球概念解释数据集。
- 设计了多义性解开与过滤机制，以提高模型的可解释性。
- 实验结果显示，CoE在解释性得分上平均提高了36%。
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