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可学习的时频掩模用于解释时间序列分类器

arXiv cs.LG ↗ · 2026-09-25 缓存

本文提出XACT框架，该框架用于学习时间频率变换上的稀疏归因掩模，以解释时间序列分类器，并展示了相比基线方法在精确度和可解释性方面的提升。

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