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训练图分类器能够区分健康的大脑和功能障碍的大脑，可以帮助识别与特定认知表型相关的子结构。然而，图形分类器的仅预测能力是神经科学家的兴趣，这些神经科学家有很多用于诊断特定精神疾病的工具。重要的是对模型的解释，因为它可以提供新颖的见解和新假设。在本文中，我们提出了反事实图作为对任何黑盒图形分类器进行局部事后解释的一种方法。给定图形和一个黑框，反事实是一个图形，虽然与原始图具有很高的结构相似性，但在其他类别中由黑框分类。我们提出并进行了反对反事实图搜索的几种策略。我们针对具有已知视觉反事实的白盒分类器的实验，表明我们的方法虽然启发式，但可以产生非常接近最佳的方法。最后，我们展示了如何使用反事实图来构建全局解释，从而正确捕获了不同黑盒分类器的行为并为神经科学家提供有趣的见解。
反事实图表 -
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