AR-Pro:具有形式属性的异常修复的反事实解释

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本研究解决了异常检测方法缺乏可解释性的问题,提出了一种新的反事实解释方法AR-Pro,通过使用扩散模型生成输入数据的非异常反事实版本,提供了更清晰的异常解释。研究结果表明,该方法在多个视觉和时间序列异常数据集上有效,具有广泛的应用潜力。

深度学习在图像异常检测方面取得了重要进展,但其复杂性使得异常预测的理解变得困难。我们提出了一种新方法,通过生成多个反事实示例,提供异常的高级语义解释,帮助用户探索“假设情景”。定性和定量分析表明,该方法能够为先进的异常检测器提供高质量的解释。

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