深度学习模型的鲁棒性解释方法旨在提升模型在面对输入扰动或对抗攻击时的解释一致性，是增强模型可信性和应用价值的重要研究方向。本次学术报告介绍了该领域的研究背景与发展现状，重点阐述了MeTFA和RobustAGA等核心算法的原理，并展望了未来的研究方向与应用前景。
面向深度学习模型的鲁棒性解释方法研究-吴晓豪原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/12/19/%e9%9d%a2%e5%90%91%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e9%b2%81%e6%a3%92%e6%80%a7%e8%a7%a3%e8%b6%85%e6%96%b9%e6%b3%95%e7%a0%94%e7%a9%b6/