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Modular Training of Neural Networks Enhances Interpretability
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内容提要
本研究提出了“集群可用性损失”函数，以解决神经网络可解释性不足的问题，通过模块化训练形成独立集群，显著提高模型的可解释性。
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关键要点
- 本研究提出了'集群可用性损失'函数，旨在解决神经网络可解释性不足的问题。
- 通过模块化训练形成独立集群，显著提高模型的可解释性。
- 研究表明，该方法能够训练出更模块化的模型，使其学习到不同且更简单的功能。
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