基于深度学习的交通预测的对立解释

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过反事实解释方法增强可解释性和可用性，揭示深度学习模型学习的交通模式，提高交通预测模型的透明性和可理解性。

本文介绍了一种新型的生成式反事实性解释框架，旨在生成高质量的图像并保留结构。同时提出了“针对区域的反事实性解释”概念和相应框架，并证明了其在人像和复杂场景数据集上的有效性。

人像和复杂场景数据集 保留结构 深度学习 生成式反事实性解释框架 针对区域的反事实性解释 高质量图像
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