画像の専門的なラベル付け訓練を目的として、付けたラベルがどうして間違っているかの説明を提示するcounterfactual visual explanationの新しい手法を提案。counterfactualのサンプルと比べた時に、どの部分が異なる領域なのかを検出する問題としてタスクを再定義し、counterfactualクラスとのheatmapの差分を利用したモデルSCOUTを提案した。