本文提出了多种方法解决机器学习中的模型更新回归和可解释性问题，包括基准工具BEExAI、反事实训练方法XCR和反向兼容训练方法BCWI。这些方法在提高模型性能和解释性方面表现显著，尤其在处理数据更新和噪声数据集时。