用于评估可解释 AI 方法的合成真值框架

英文标题：A Synthetic Ground-Truth Framework for the Evaluation of Explainable AI Methods

论文指出，可解释人工智能（XAI）方法的评估十分困难，主要原因是缺乏可靠的评估流程，尤其缺少可作为参照的真值解释。该研究提出了一个用于评估 XAI 方法的合成真值框架。该框架旨在为解释方法提供更可控、可验证的评测基准，有助于开发者和研究人员比较不同 XAI 方法的有效性。

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