解釋性 AI

深度分析

在流形上的公理化 Shapley：以 Wasserstein‑2 測地生成流定義歸因路徑

解釋性AI常因基線與離流形插值產生歧異與失真。本文以公理解釋框架提出在流形的Aumann–Shapley歸因，證明梯度線積分為唯一滿足效率與幾何不變性的函數；並以最小動能的Wasserstein‑2測地生成流選定路徑，實驗顯示強化流形遵循與語義對齊。