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尽管深度神经网络在无数的应用中显示了巨大的成功，但解释模型行为或预测是一个**的研究问题。在本文中，我们通过分析语义分割任务中深度神经网络的学习动态，采用一种简单而有效的方法来解决这个问题。具体来说，我们通过追踪样本在随后的训练周期中被学习和遗忘的频率来可视化训练期间的学习行为。这进一步使我们能够得出有关接近类决策边界的重要信息，并确定对模型构成特别挑战的区域。受这一现象的启发，我们提出了一种新的分割方法，该方法通过增加困难区域的种类，积极利用这一信息来改变模型中的数据表示。最后，我们表明，我们的方法持续减少了经常被遗忘的区域的数量。我们根据分割的性能进一步评估我们的方法。

课题硏究方法的使用与选择科研方法的有多种：有以一种为主、多法综合运用；多法并用、交替使用、各法互补;单一方法也有，但较少。不同类型的研究课题研究方法不同，可以从不同角度、按照不同的标准进行选择研究方法。

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3）背景：MIL是一种有效的范式，用于处理吉格像素分辨率和幻灯片级标签的WSIs分类。然而，现有的MIL方法主要集中在改进特征提取器和聚合器上，这些方法的一个缺陷是袋上下文先验可能会使模型捕捉到袋和标签之间的虚假相关性。这种缺陷是一个混淆因素，限制了现有MIL方法的性能。

这里prompt本质是将下游任务转变为和预训练阶段数据分布类似的形式，使得模型能够充分发挥预训练阶段的能力。是一种align预训练任务和下游任务分布的方法。