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==== 近似度量方法 ====

==== 近似度量方法 ====

逐对分解法：通过 <math>EI_{parts}</math> 近似整体因果强度，将计算复杂度从指数级降为线性级，可适配更宽的网络层。

- 逐对分解法：通过 <math>EI_{parts}</math> 近似整体因果强度，将计算复杂度从指数级降为线性级，可适配更宽的网络层。

阈值收敛法：针对 <math>EI_{parts}</math> 采用倍增采样策略，当采样量翻倍带来的指标变化低于设定阈值时停止计算，在保证精度的同时控制采样成本。

- 阈值收敛法：针对 <math>EI_{parts}</math> 采用倍增采样策略，当采样量翻倍带来的指标变化低于设定阈值时停止计算，在保证精度的同时控制采样成本。

曲线外推法：在不同采样量下测量 <math>EI_{parts}</math>，拟合函数 <math>EI_{parts}(s) = \frac{A}{s^\alpha} + C</math>，外推至无穷采样量下的收敛值，进一步降低大规模场景的计算开销。

- 曲线外推法：在不同采样量下测量 <math>EI_{parts}</math>，拟合函数 <math>EI_{parts}(s) = \frac{A}{s^\alpha} + C</math>，外推至无穷采样量下的收敛值，进一步降低大规模场景的计算开销。

==== 开源工具 deep-ei ====

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