Как деанонимизировать поведение трансформера на временных рядах: визуальная диагностика и фальсифицируемые тесты

Рассматриваю метод интерпретации модели на временных рядах, который работает как инструмент дебага с интервенционным протоколом, а не как банальная визуализация. Метод строит карту вклада входных сигналов в координатах время × масштаб × признак, и я проверяю ее через два фальсифицируемых теста. Цель — не проиллюстрировать веса конкретной предобученной нейросети, а деанонимизировать поведение модели: прямо и доказуемо увидеть внутреннюю стратегию чтения сигнала.