eXplaining to Learn (eX2L): Regularization Using Contrastive Visual Explanation Pairs for Distribution Shifts
تقترح الورقة البحثية eX2L، وهو إطار عمل قابل للتفسير يخفف من حدة انزياحات التوزيع عن طريق معاقبة التشابه بين خرائط Grad-CAM لمصنف التسمية ومصنف المربك لفك الارتباط بين الميزات المربكة، مما يحقق أداءً هو الأفضل في فئته على معيار تحدي Spurious Many-to-Many Hard.