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可解释感知视觉变换器
我们引入了一种新的培训过程,通过训练促进模型的可解释性,从而解决 Vision Transformers 在解释性方面的不足,并提出了 IA-ViT 模型,通过单头自注意机制提供忠实的解释,有效地应用于几个图像分类任务。
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10 months ago
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