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变形金刚对自然语言处理产生了重大影响，最近证明了它们在计算机视觉中的潜力。他们在基本的计算机视觉任务中显示了卷积神经网络的有希望的结果。然而，科学界并未完全掌握视觉变形金刚的内部运作，也没有做出决策的基础，这强调了解释性方法的重要性。了解这些模型如何做出决定不仅可以改善其绩效，还可以建立对AI系统的信任。本研究探讨了为视觉变压器提出的不同解释性方法，并提出了根据其动机，结构和应用方案组织它们的分类法。此外，它提供了对评估标准的全面审查，可用于比较解释结果以及解释性工具和框架。最后，本文重点介绍了可以增强视觉变形金刚的解释性的基本但未开发的方面，并建议有前途的研究方向以进行未来的投资。关键字：解释性，视觉变压器，VIT，注意力，修剪。
视觉变形金刚的解释性：全面审查和新观点
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