Transformer模型的可解释性

Transformer模型在可解释性方面存在一些挑战。目前的研究主要关注如何将视觉任务与Transformer网络结合起来，但忽略了模型计算中的可解释性问题。然而，有一些方法正在探索如何提高Transformer模型的可解释性。

一种方法是使用注意力分布图来可视化Transformer模型中不同位置之间的交互。这种方法可以帮助我们理解模型在处理不同输入时的注意力分布情况，从而揭示模型的决策过程和关键特征。

另一种方法是使用LRP（Layer-wise Relevance Propagation）公式来计算每个关注矩阵的相关性。这种方法可以帮助我们解释模型在分类任务中对不同特征的重要性，从而提高模型的可解释性。

然而，这些方法仍然处于研究阶段，还需要进一步的研究和实验来验证其有效性和可行性。