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CASTOR3
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新方法分离值和注意力路径，以提高GAT的可解释性
研究人员开发了一种新的方法来解释图注意力网络（GATs），通过分离相关性传播的“值路径”和“注意力路径”。这种方法可以更细致地理解节点如何影响模型的决策过程，区分节点提供的内容与其特征在网络中路由的影响。研究表明，通过单独解释这些路径，可以获得关于模型何时可能受益于忽略某些节点的见解。
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基于LiDAR的令牌选择可大幅降低自动驾驶模型的计算量
研究人员开发了一种名为几何感知令牌选择（GATS）的新方法，用于自动驾驶模型，通过选择性地处理图像令牌，显著降低了计算负荷。通过利用LiDAR和雷达数据在主视觉骨干网络之前识别相关图像块，GATS减少了天空或建筑物等无关数据。这种方法可以大幅减少FLOPs，即使在10%的令牌预算下也观察到了性能提升，并且以一小部分计算成本优于密集模型。