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注意力图
在决策过程中，神经网络模型为输入的不同部分分配的注意力权重的图形可视化表示。
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显著性图
通过输出相对于输入的梯度计算得出的热力图，指示图像中对模型预测最具影响力的像素或区域。
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自注意力可视化
Transformer模型中序列内注意力关系的可视化表示，显示每个token如何与同一序列中的其他token进行交互。
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类别激活映射
利用最后卷积层的信息生成判别性定位图的技术，无需进行架构修改。
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Token级注意力
在自然语言处理模型中，对每个token个体级别的注意力权重进行细粒度分析。
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特征归因
为输入特征分配重要性分数的量化过程，以解释它们对模型预测的个体贡献。
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注意力头重要性
在多头注意力模型中，对每个注意力头对系统整体性能贡献的量化评估。
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