自监督模型的多向量塔克显著性图的CNN可解释性

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本研究提出塔克显著性图（TSM）方法，显著提升卷积神经网络（CNN）在自监督模型中的可解释性，相较于EigenCAM提高约50%。通过塔克张量分解，生成高保真度显著性图，解决了可解释性问题。

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