该文介绍了一种训练策略，通过对决策网络作出决策的可视证据进行区域定位，提高了AI模型的可解释性，同时未降低准确性。该策略通过量化可解释性，作为弥合不同域之间视觉-语义差距的手段，提高了模型的泛化性能。该方法不仅适用于原始领域，也适用于新领域。