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特征归因
01 02
Make it SING：分析分类器中的语义不变性
Make it SING: Analyzing Semantic Invariants in Classifiers
把分类器线性映射的零空间方向显式构造为等价图像，并借助多模态视觉语言模型为这些方向赋予自然语言语义，为分析模型不变性、比较不同骨干（ResNet 与 DINO-ViT）的语义保持能力提供了可复用的探测工具。
H-Sets：Hessian 引导的图像分类器集合级特征交互发现
H-Sets: Hessian-Guided Discovery of Set-Level Feature Interactions in Image Classifiers
把输入 Hessian 检测到的局部交互对递归合并成语义连贯的特征集合，再用 IDG-Vis（沿像素空间路径积分方向梯度并以 Harsanyi 分红聚合）做集合级归因，为视觉分类器提供比像素级归因更稀疏、更忠实的显著性图，可直接用于诊断模型依赖的像素组合。