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NObSP：基于斜子空间投影的神经网络功能分解
论文提出NObSP框架，利用网络末层线性结构，通过样本空间斜投影将预测分解为逐特征贡献函数与交互残差，减少子空间重叠导致的重复计数。在合成基准上函数复现得分0.989，优于KernelSHAP与Integrated Gradients，并支持无需反向传播的类激活图生成。
arXiv cs.LG46 天前
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论文提出NObSP框架，利用网络末层线性结构，通过样本空间斜投影将预测分解为逐特征贡献函数与交互残差，减少子空间重叠导致的重复计数。在合成基准上函数复现得分0.989，优于KernelSHAP与Integrated Gradients，并支持无需反向传播的类激活图生成。