Transformer可解释性又冲上一区Top！学会这idea搞定12+高分文章so easy！

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前段时间想进一步了解Transformer的工作原理，于是研读了一些可解释性的文章，发现今年关于 Transformer可解释性 的成果还真不少。 比如Nature子刊上的一种VIFG诊断模型，在两大MRI数据集上实现了超越SOTA的分级准确率。另外还有性能提升30%+的TransFlower模型、可解释性准确性暴涨73.1%的SE-SGformer模型...热度可见一斑。 不过 Transformer的可解释性研究确实是学术界经久不衰的热点，同时也是实际应用中的重要需求。 这是因为它在提高模型决策过程的透明度、促进模型调优与改进等方面都具有非常重要的必要性，对于AI技术的可持续发展不可或缺。 本文整理了 11篇 Transformer可解释性最新的文章（开源代码有） ，方便有同样需求的同学快速了解前沿，每篇文章也加上了我的一点解析，有问题欢迎大家一起讨论~ 扫码 添加小享， 回复“ 可解释T ”    免费获取 ………………………………