在不需要重新训练或调整的情况下，使用预训练的生成模型，介绍了生成因果关系和可解释的反事实解释方法，以提供对黑匣子算法的透明性，并获得对面部属性分类器的对比和因果支持和必要分数，从而展示不同属性如何影响分类器输出。

Jun, 2022

本文提出了一种生成反事实视觉解释的方法，用于多个图像分类数据集，结果表明该方法具有可解释性和区分性；同时，机器教学实验表明在鸟类分类任务中，提供反事实解释的人更容易区分鸟类物种。

Apr, 2019

本文介绍了一种基于生成对抗网络 (GAN) 的方法，用于生成可以解释神经网络黑盒模型的替代性解释，进一步通过用户研究验证了替代性解释与反事实解释相辅相成。

May, 2024

在机器学习中，理解分类器推荐或预测背后的推理对用户非常重要。然而，学习的模型通常太复杂，以至于人类难以理解。本文提出了一个通用框架，用于在文本领域生成反事实解释，这个框架是不限于模型、表示和领域的，并且可以随时使用。本文将任务建模为通过替换文本的各个部分来转换初始状态为分类文本的搜索问题，包括独立于领域的运算符，但也可以通过专门的运算符利用领域特定的知识。搜寻算法试图找到距离原始分类对象具有最小的基于单词级别的 Levenshtein 距离的互补类文本。

Nov, 2022

通过在文本表示空间进行干预的简单方法生成对抗事实，以用于分类器解释和偏见缓解。

Feb, 2024

该研究提出了一种黑盒对抗解释器来解释医学应用中的图像分类模型，并通过对诊断放射学居民进行实验，发现反事实解释是唯一能显着提高用户对分类器决策理解的解释方法。

Jan, 2021

机器学习模型日益广泛应用，因此解释其预测和行为变得越来越重要。本文综述了针对多种不同机器学习模型高效计算对抗性解释的模型特定方法，并提出了文献中尚未考虑的模型方法。

Nov, 2019

该论文提出了一种新的框架，通过语言引导生成对抗图片来加强分类模型。通过使用对抗图片数据集来测试模型的弱点，并将对抗图片作为增加的数据集来微调和加固分类模型，研究揭示了使用小规模对抗图片进行微调可以有效增强模型的性能。

Jun, 2024

本研究提出了一种以物体为中心的框架来生成反事实解释，该方法通过将查询图像编码到潜在空间中，以便在物体级别上进行操作，并且可以适用于驾驶场景的反事实解释基准测试，并且设计并运行了用户研究以衡量反事实解释在理解决策模型方面的有用性。

Nov, 2022

本文提出了一种基于生成对抗的反事实方法来处理多类土地覆盖分类任务中的卫星图像时间序列数据，通过寻找、展示样本沿决策边界的类似样本，增强深度学习模型的可解释性。该方法具有先前方法相比灵活性高、可解释性强的特点。

Jan, 2023