可解释的长期行动质量评估

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-21T00:00:00Z

本研究通过引入注意力损失函数和查询初始化方法，提升了长期行动质量评估模型的性能和可解释性。采用权重-分数回归模块取代传统评分回归方法，显著提高了可解释性。在三个长期AQA基准上达到了最佳效果。