本文讨论了后续解释方法在模型解释中的重要性，评估了不同方法的可靠性和可理解性。研究表明，SHAP和Attri-Net在识别错误模型行为方面表现最佳，并提出了改进可理解性和可预测性的设计建议。

重新审视事后可解释性方法的健壮性
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