Ra-NEM 归因方法优化插入删除曲线

Bjørn Leth Møller 等人提交论文，提出归因方法 Ra-NEM。研究从插入与删除曲线下面积这一忠实性度量推导出目标函数及梯度近似方法，建立插入曲线与 top-k 特征选择的联系，并得到衡量归因质量的新型损失函数。 将随机化损失与神经解释掩码框架结合后，Ra-NEM 可用于任意可微模型，且论文称不影响模型性能；在忠实性等 XAI 指标上优于其他算法，推理速度快，适合在线应用，代码已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。