透视VisualBERT：一场关于模因景观的因果冒险

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-17T00:00:00Z

本研究提出一种基于结构因果模型的框架，解决深度神经网络在检测攻击性模因时缺乏透明性的问题。通过训练VisualBERT预测模因类别，结合模因输入和因果概念，提升模型的可解释性，并揭示输入归因方法在因果验证中的局限性，影响安全应用的可靠性。