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通过可解释的视觉概念进行表示相似性分析
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内容提要
本研究探讨深度神经网络在决策过程中的相似性与差异性，提出了一种可解释的表示相似性方法（RSVC），以识别模型间共享和独特的视觉概念。研究结果表明，模型的差异源于某些独有概念未被另一模型有效表示，验证了该方法的有效性。
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关键要点
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本研究聚焦于深度神经网络在决策过程中的相似性和差异性。
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提出了一种可解释的表示相似性方法（RSVC），用于识别模型间共享和独特的视觉概念。
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研究发现模型的差异源于某些独有概念未被另一模型有效表示。
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该方法在不同视觉模型架构和训练方案上进行了广泛评估，验证了其有效性。
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