模型剪枝如何影响医学影像中的长尾遗忘与解释可靠性

一项系统研究评估了模型剪枝对长尾医学影像数据的影响：在最高 95% 稀疏度下，低频类别比高频类别更早、更严重地出现预测性能下降。解释稳定性与忠实度主要取决于剪枝方法，梯度感知方法在激进压缩下更能保持解释可靠性；解释退化主要源于类别判别梯度崩塌，而非特征激活消失。研究认为模型压缩应结合类别感知与解释感知评估，中等稀疏度是压缩、性能与解释可靠性的实用平衡点。