本文提出了转化型非线性概念解读器（TraNCE），旨在提升卷积神经网络（CNN）的可解释性。TraNCE通过自动概念发现和贝塞尔函数可视化，能够更好地捕捉图像激活中的复杂关系，并引入“信度评分”指标，以提高解读的一致性和可靠性。