Torch中的模型解释技术包括：梯度计算：通过计算模型输出对输入的梯度，可以得到每个输入对模型输出的影响程度。Saliency Maps：根据梯度计算得到的结果，可以生成Saliency Maps，显示哪些部分的输入对模型输出的影响最大。Integrated Gradients：这种方法通过在输入和基准输入之间插值并计算梯度来测量每个输入特征对模型输出的贡献。LIME：通过生成一系列输入的扰动并观
Torch中的模型解释技术包括：
梯度计算：通过计算模型输出对输入的梯度，可以得到每个输入对模型输出的影响程度。
Saliency Maps：根据梯度计算得到的结果，可以生成Saliency Maps，显示哪些部分的输入对模型输出的影响最大。
Integrated Gradients：这种方法通过在输入和基准输入之间插值并计算梯度来测量每个输入特征对模型输出的贡献。
LIME：通过生成一系列输入的扰动并观察模型输出的变化，可以估计模型对于每个输入特征的敏感度。
SHAP：这种方法通过对每个输入特征的排列组合进行加权平均，可以得到每个输入特征对模型输出的贡献。
这些模型解释技术可以帮助我们理解模型是如何作出预测的，从而提高模型的可解释性和可信度。
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