explanation-based

本文介绍了基于解释的运行时验证方法，用于机器学习驱动的光网络。该方法利用模型解释来评估各个决策的合理性，在决策执行于网络控制回路之前进行判断，展示了在拦截错误决策的同时保持高自动化率的有效性。