一种融合空间扰动机制的类激活映射可解释性方法

本发明涉及人工智能技术领域，具体地说，涉及一种融合空间扰动机制的类激活映射可解释性方法，其包括以下步骤：第一阶段：捕捉每个通道对预测的贡献，通过梯度方法获得深度学习模型的通道注意力权重；第二阶段：引入扰动分析，获得模型赋予图像样本的空间重要性权重；第三阶段：通过加权集成，融合两种视角的解释信息，生成区域级粒度的解释显著图。本发明能提升可解释性技术在通道域和空间域的双重定位能力。