本研究将离散子集采样方法应用于图基视觉问答系统，以提升模型的可解释性和回答准确性。研究结果表明，这些方法有效减轻了可解释性与性能之间的权衡，并与人类评价结果高度一致。

Discrete Subgraph Sampling for Interpretable Graph-based Visual Question Answering
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