《Explaining Time Series via Contrastive and Locally Sparse Perturbations》被机器学习领域顶会ICLR 2024接收。该论文提出了一种创新的基于扰动技术的时间序列解释框架ContraLSP,该框架主要包含一个学习反事实扰动的目标函数和一个平滑条件下稀疏门结构的压缩器。论文在白盒时序预测,黑盒时序分类等仿真数据,和一个真实时序数据集分类任务中进行了实验,ContraLSP在解释性能上超越了SOTA模型,显著提升了时间序列数据解释的质量。