Execution Context
这个计算密集型函数可以将难以理解的机器学习输出转化为可操作的洞察。它利用可解释人工智能 (XAI) 技术，如 SHAP 和 LIME，来量化特征贡献，同时注意力可视化技术揭示模型内部的关注点。对于金融、医疗等高风险领域，以及需要满足监管要求的场景，该功能至关重要。
该系统采用基于梯度的近似算法，生成局部代理模型，以模拟目标神经网络在特定输入样本上的行为。
特征重要性得分是通过测量当单个输入发生扰动时，模型输出的平均变化来计算的，以确保归因分析的统计严谨性。
可视化渲染流水线将高维注意力图转换为可解释的热图，从而突出深度学习架构中的关键区域。
Operating Checklist
初始化目标模型，并选择一组具有代表性的输入样本用于分析。
执行 SHAP 或 LIME 算法，以计算每个样本的特征贡献度得分。
从相关网络层提取注意力权重，以生成原始的可视化数据。
将结果汇总并整理成结构化报告，并生成最终的可视化图表，供用户使用。
Integration Surfaces
特征归因引擎
对输入张量进行处理，以计算 SHAP 值和 LIME 近似值，从而量化每个特征对最终预测的边际贡献。
注意力图可视化工具
从Transformer或CNN层中提取注意力权重，并将它们以空间热图的形式呈现，以便于人工可读的分析。
数据解读仪表盘
将数值评分和可视化信息整合到一个统一的界面中，方便数据科学家审查模型行为并识别潜在的偏差。
