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随机分摊：加速特征和数据归因的统一方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
神经网络文本分类模型中解释Shapley Values的流行度越来越高。研究人员开发了一种分散模型，以高速准确估计Shapley值，权衡稳定性和效率。
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关键要点
- 神经网络文本分类模型中解释Shapley Values的流行度增加。
- 计算Shapley值对于大型预训练模型来说是禁止的。
- 研究开发了一种分散模型以权衡稳定性和效率。
- 该分散模型能够直接预测每个输入特征的Shapley值。
- 实验结果显示，该模型比传统方法快60倍且准确。
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