优惠 为视觉变换器（ViTs）这类深度学习模型提供可信的概念性解释

这篇论文的主题是关于如何为视觉变换器（Vision Transformers，简称ViTs）这类深度学习模型提供可信的概念性解释。简单来说，就是帮助人们理解这些复杂的AI模型是如何"思考"的，特别是在图像识别任务中。论文还提到了一些定量和定性的结果，证明了PACE在多个数据集上相比于现有方法的优势。此外，论文讨论了PA... 阅读全文