梯度归因方法

梯度归因方法（gradient-based attribution）利用神经网络输出对输入特征的梯度（∂输出/∂输入）来衡量每个输入维度对决策的贡献。

不同梯度归因变体在基线选择、噪声处理和层间传播方式上差异很大，直接决定了归因结果的可信度与可比性。

可解释性方法的效果高度依赖具体设置，读者往往需要横向比较多种梯度归因方案的差异。