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基本梯度
基本方法，计算输出相对于输入的梯度以生成显著性图。虽然简单，但它在深度网络中经常受到噪声和梯度饱和的困扰。
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Grad-CAM++
Grad-CAM 的改进扩展，它使用更高阶的加权梯度以更好地捕捉像素的相关性。它产生更精确的定位，尤其是在图像中存在多个对象时。
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输入扰动
一种可解释性方法，通过观察输入扰动后输出的变化来评估特征的重要性。梯度可以指导这些扰动以进行更有效的分析。
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泰勒分解
一种数学方法，使用泰勒级数分解来近似每个特征对模型输出的贡献。它为基于梯度的归因方法提供了坚实的理论基础。
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梯度流可视化
一种追踪梯度在网络层之间流动的方法，以理解信息如何传播。它有助于识别问题，例如在深度架构中消失或爆炸的梯度。
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对比解释
一种使用梯度的方法，不仅识别相关的特征（相关事实），而且识别本应存在的特征（最小扰动）。它提供了更全面的视角来理解模型决策的原因。
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