深度分析 GRALIS：以Riesz表示整合SHAP、IG與LIME的線性歸因框架 深度學習在醫療影像上準確但難解釋。GRALIS以Riesz表示定理導出唯一的正規三元組(𝒬,w,Δ)，把SHAP、IG、LIME與線性化GradCAM納為線性可加歸因的特例，並由七項定理一併保證完備性、互動值精確性與多尺度加權。實驗於乳腺組織資料展示可行性，並提出MonteCarlo近似以降低組合複雜度，且給出收斂誤差界。
