<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>PyTorch on 我的个人博客 | My Personal Blog</title><link>https://blog.fitue.cc/tags/pytorch/</link><description>Recent content in PyTorch on 我的个人博客 | My Personal Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 30 May 2026 18:53:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.fitue.cc/tags/pytorch/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>论文阅读：SmoothGrad: Removing Noise by Adding Noise</title><link>https://blog.fitue.cc/posts/smoothgrad-paper-reading/</link><pubDate>Sat, 30 May 2026 18:53:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.fitue.cc/posts/smoothgrad-paper-reading/</guid><description>对 2017 年发表的经典可解释性人工智能（XAI）论文 SmoothGrad 的个人解读与 PyTorch 代码实现讨论。SmoothGrad 通过在输入图像中添加高斯噪声，平均多次采样的梯度，从而有效消除显著性图中的视觉噪声。</description></item></channel></rss>