本研究提出了一种新方法，通过黎曼度量生成反事实解释，以解决复杂深度模型预测的可解释性问题。该方法利用解码器和分类器的反引导，生成自然且高保真的反事实轨迹，实验证明其在实际数据集上表现优异，具有重要应用价值。
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