CoLaX：面向时间序列分类的上下文感知局部解释框架
原文标题：CoLaX: Context-Aware Local Explanations for Time Series Classification
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论文提出 CoLaX，一种上下文感知的事后解释框架，在 shapelet 驱动的 Shapley 归因基础上，用全序列学习表征调节局部模式相关性。在相同 motif 随上下文改变相关性的合成基准上，AUPRC 平均较最强基线提升 30%，在真实 ECG 数据上取得最高 AUPRC。消融显示增益来自输入相关条件化而非额外可学习权重。
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