本文提出三种新的评估方案来衡量影响深度神经网络决策的图像区域，以及平衡各种评估方法之间的比较，并提出一个后处理平滑步骤来改善一些归因方法的性能。

May, 2022

本研究提出了三种评估方案以更可靠地衡量不同的图像归因方法的可信度，并在一系列模型上研究了一些广泛使用的归因方法的优缺点，并提出一种后处理平滑步骤以显著提高某些归因方法的性能。

Mar, 2023

该研究拓展了深度学习可解释性领域的基础，引入了必要性、充分性和比例概念等新的度量方法研究输入归因，以便比较不同方法和解释结果。研究评估了用于图像分类的不同 CNN 解释方法在必要性和充分性方面的表现。

Feb, 2020

本研究旨在对四种基于梯度的属性方法进行分析，并在图像和文本分类领域的多个数据集上测试这些方法，提出了一种新的评估指标 Sensitivity-n，并在改进一些方法后建立了一个统一框架，使这些方法能够进行直接比较和更容易实现。

Nov, 2017

近年来，神经网络展示出了从原始数据中识别复杂模式和关系的卓越能力。然而，理解这些黑盒模型的内部机制仍具挑战性，但对于高风险决策至关重要。我们的研究通过调查解释的基本和分布行为来解决这种困惑。此外，通过全面的模拟研究，我们展示了常见缩放和编码技术对解释质量的影响，评估它们在不同效应大小中的功效，并展示了基于排序的评估指标的不一致性的来源。

Apr, 2024

该论文系统地回顾了现有的评估归属分数的方法，并总结了这些方法中的逻辑陷阱，旨在提高人们对不准确评估归属分数的注意力，并建议停止关注在不可靠的评估系统下提高性能方面的努力，而是致力于减少逻辑陷阱的影响。

Sep, 2021

本文介绍了一种基于博弈论的归因和 k 阶相互作用方法的统一框架，重点是解释和解释模型的透明性。作者指出，各种方法都基于其在协同方案中的政策，并介绍了基于梯度的独特方法。最后，作者提出了需要深入了解归因和交互方法的目标和上下文。

May, 2023

本文研究了神经网络中因果关系的估计及维护，提出了一种有效的方法来捕获和维护直接和间接的因果关系，并在高维数据中量化因果属性。通过实验验证此方法学习的因果属性能够接近于真实效果。

Mar, 2023

本文研究了深度网络输入特征对预测的影响，提出了敏感性和实现不变性两个公理，并指出大部分已知的边缘归因方法并不满足这两个公理。最后，作者设计了一种不需要修改原始网络的全新边缘归因方法 —— 集成梯度，并将其应用于图像、文本和化学模型中。结果表明，该方法不仅具有调试和提取规则的功能，还能够有效地帮助用户更好地使用模型。

Mar, 2017

本文重点研究时间序列分析，对比了几种最先进的卷积分类器解释方法，发现扰动法是较优选项，但也强调选择最适合的归因方法与所需用例的选择密切相关。

Feb, 2022