摘要
可解释性是深度神经网络的最大挑战之一，尤其是对处理图像等非结构化数据集的神经网络而言是非常难的。换句话说，理解图像分类模型是如何构建其认知，是很困难的。虽然图像分类模型已被证明比人类等效系统更有效，但由于缺乏可解释性，限制了其适用程度。因为我们无法审计或有效地排除这些模型的故障。最近，来自谷歌和OpenAI的研究人员发表了一篇论文，提出了一种可视化的图像分类方法。这篇研究论文的题目是"使
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