本文探讨了可解释AI的互动性，分析了不同模型（如LSTM和BERT）的可解释性。研究表明，正则化可以优化可解释性，而注意力机制需要改进以提高可信度。此外，归因技术在阅读理解中的表现也被分析，强调了评估指标的有效性。最后，ChatGPT的自解释性能与传统方法相当，值得重新审视可解释性实践。

本文探讨了多种基于卷积神经网络的可解释性方法，包括归因技术、梯度和属性算法，以及新提出的CRAFT方法。实验结果表明，这些方法在解释准确度和视觉质量上优于现有技术，并且具有良好的稳定性。此外，研究还提出了新的显著性地图方法和评估指标，以提高模型的可解释性和用户信任。