arXiv ID:
2604.06893
arXiv 提交日期: 2026-04-08
能量正则化空间掩码:一种增强视觉模型鲁棒性和可解释性的新方法 / Energy-Regularized Spatial Masking: A Novel Approach to Enhancing Robustness and Interpretability in Vision Models
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为ERSM的新方法,让视觉模型能够根据每张输入图片自动学习并聚焦于最重要的图像区域,从而在保持准确性的同时,减少计算冗余、提升抗干扰能力,并让模型的决策过程变得更透明易懂。