本文介绍了一种名为SlotAug的自增强图像策略，探索了学习可解释的自控槽位的可能性。实证研究和理论验证证实了该方法的有效性，为可解释和可持续控制对象表示提供了一种新的能力。

迈向可解释的目标中心学习的可控性
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