本文提出了一种新的评估方法，用于基准测试可解释人工智能（XAI）归因方法，重点关注解释的忠实度和稳定性等指标。实验结果表明，梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和随机输入抽样解释（RISE）表现优异。研究还探讨了特征重要性方法及其在不同数据集上的应用，旨在提高模型的透明度和可信度。