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Chinese contentICON分解：用于模型审计的深度表示的多变量概念级解释这篇论文提出了一个名为ICON分解的新方法，用于更准确地评估深度神经网络中各个概念的重要性，对于模型审计和可解释性研究具有重要意义。与现有的基线方法相比，它能够提供更可靠的解释，对于理解模型的决策过程非常有帮助。
这篇论文提出了一个名为ICON分解的新方法，用于更准确地评估深度神经网络中各个概念的重要性，对于模型审计和可解释性研究具有重要意义。与现有的基线方法相比，它能够提供更可靠的解释，对于理解模型的决策过程非常有帮助。