机构名称：
¥ 1.0
1。它可以为多阶段培训管道（例如，基础模型和持续学习）提供TDA分析。2。它可以将算法选择纳入分析中（例如SGD与Adam）。3。即使隐式分化假设失败（例如，非构成参数），它也保持与反事实预测的密切联系。•与以前的展开方法不同，来源可以实现这些好处，同时仅需要少量的模型检查点C（例如，C = 5），而不是存储整个训练轨迹。
培训数据归因与近似展开
主要关键词
相关文件推荐
