arXiv 提出结构化核代理模型 SKS，用于跨样本多模态归因
原文标题：Structured Kernel Surrogate Models for Multimodal Attribution
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论文研究跨样本模态归因问题，衡量一个样本中某模态如何影响其他多模态样本的学习结果。作者提出结构化核代理模型及算法 SKS，在样本与模态选择状态上做带组合核的核岭回归，并设计基于梯度的估计方法。在两个多模态基准上，SKS 与真实预测结果的相关性比现有方法高 57.8%，下游数据选择平均精度提升 1.93%。
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