A Review of Global Sensitivity Analysis Methods and a comparative case study on Digit Classification

全局敏感度分析（GSA）旨在检测影响模型做出某个决策的输入因素，是处理高维数据计算负担的重要方法。本文全面回顾和比较了全局敏感度分析方法，并提出了一种方法来评估这些方法的有效性，通过对MNIST数字数据集进行案例研究。我们通过全面的方法研究了广泛使用的GSA方法的基本机制，并突出了它们的有效性。

本论文旨在提供全面的全局敏感性分析方法的评估和比较，并提出一种评估这些方法的有效性的方法。

本论文提出了一种基于MNIST数字数据集的方法，通过研究广泛使用的GSA方法的基本机制并通过综合方法来突出它们的有效性。

论文提供了全面的全局敏感性分析方法的评估和比较，提出了一种评估这些方法的有效性的方法。研究使用了MNIST数字数据集，突出了GSA方法的有效性。该论文的方法和实验设计值得深入研究。

在这个领域中，最近的相关研究包括《A Global Sensitivity Analysis Method for Deep Learning Neural Networks》、《A Comprehensive Review of Global Sensitivity Analysis Methods》等。