本研究提出了一种新方法，通过SHAP值重新训练模型，提高可解释人工智能的透明度和可信度。实验结果表明，该方法在准确率上优于传统训练方法，并引入草图作为可解释性数据形式，展示了草图编码器的高识别精度，推动了可解释人工智能领域的发展。