本文探讨了因果概念嵌入模型（Causal CEMs）在深度学习中的应用，旨在解决深度神经网络的不可解释性问题。研究总结了因果理论在计算机视觉任务中的优势，并提出了多种提高模型可解释性和鲁棒性的方法，如因果概念效应（CaCE）和深度因果操纵增强模型（CAMA）。