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少而精：通过亚模性子集选择获取更少的可解释区域
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种基于子模集选择问题的图像归因算法，通过重新建模图像归因问题，利用更少的区域来增强模型的可解释性，并通过构建新颖的子模函数来发现更准确的细粒度解释区域。实验证明该方法在人脸和细粒度数据集上的优越性。
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关键要点
- 该论文提出了一种基于子模集选择问题的图像归因算法。
- 通过重新建模图像归因问题，旨在利用更少的区域增强模型的可解释性。
- 构建新颖的子模函数以发现更准确的细粒度解释区域。
- 在子区域选择中引入信心、有效性、一致性和协作得分四个约束来评估子集的重要性。
- 在Celeb-A、VGG-Face2和CUB-200-2011数据集上的实验表明该方法的优越性。
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