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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