本文介绍了广义代表器，一种基于样本的机器学习模型解释通用类。该模型使用两个组件来衡量训练样本对模型测试预测的影响，并满足一组自然公理属性。实证比较表明，广义代表器在图像分类和文本分类数据集上表现良好。
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