本研究提出了一种新的归因算法IDG，解决神经网络模型的饱和问题，评估结果显示其在质量和量化上优于多种现有方法。此外，结合Integrated Gradients和PatternAttribution的PGIG方法在图像退化实验中表现最佳。研究还介绍了广义整合梯度和几何引导的积分梯度法，提升了模型的解释性。