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Obtaining Example-Based Explanations from Deep Neural Networks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于示例的解释技术（EBE-DNN），解决了现有方法仅适用于少数模型的问题。EBE-DNN能够通过少量示例提供高效的示例归因，并保持与原始模型的准确度一致，嵌入层的选择对准确度有显著影响。
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关键要点
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本研究提出了一种新的示例归因技术EBE-DNN，解决了现有方法仅适用于少数模型的问题。
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EBE-DNN能够通过少量示例提供高效的示例归因，且与原始模型的准确度保持一致。
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嵌入层的选择对最终的准确度有显著影响。
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