可解释的时间序列神经表示用于分类目的

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究提出了一种满足可解释性要求的无监督神经表示方法，该方法在分类任务中比其他可解释方法表现更好，并且在多个数据集上得到了验证。

该文介绍了一种新的方法来评估时间序列分类的可解释性，并引入了新的评估指标。该方法使用新的合成数据集，并解决了文献中遇到的几个常见问题。新方法突出了 Shapley Value Sampling 和 Integrated Gradients 在时间序列分类任务中的可解释性优势。

Integrated Gradients Shapley Value Sampling 可解释性 时间序列分类 评估指标
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