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一种全面可靠的特征归因方法：双侧去除重构（DoRaR）
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内容提要
该研究提出了一种强健的归因训练策略，旨在提高深度神经网络的归因鲁棒性。该方法通过引入两个新的正则器来保护模型归因图免受攻击，并在多个数据集上超越了最先进的归因鲁棒性方法。
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关键要点
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该研究提出了一种强健的归因训练策略。
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目标是提高深度神经网络的归因鲁棒性。
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研究表明相似图像的归因图可能存在显著差异，影响可信度。
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方法引入两个新的正则器以保护模型归因图免受攻击。
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在多个数据集上，该方法超越了最先进的归因鲁棒性方法。
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