在模糊中寻找模式：可解释压力测试中的决策边界

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文研究深度学习模型的决策边界，填补了模型可解释性不足的缺口。提出通过从决策边界选择代表性样本（原型）并应用后模型解释算法的新方法，显著提高模型的可解释性。实验结果表明，该方法能够清晰展示决策边界的特征，促进了可靠机器学习系统的负责任发展。

本论文研究了大型语言模型在二分类任务中学习到的决策边界的特点和影响因素，并探讨了提高泛化能力的方法。通过评估不同方法的有效性，研究结果为改善上下文学习的鲁棒性和泛化能力提供了实用改进。

上下文学习 二分类任务 决策边界 大型语言模型 泛化能力
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