LRPはGrad-CAMに比べると理論体系が比較的確立されており、shattered gradientに対しても強いことがわかっている。Grad-CAMはshattered gradientにより貢献度の高いヒートマップを重み付けできていないことを発見し、LRPを用いた可視化手法では層によらず、人出てみて重要そうなヒートマップを選択することができている。

Sanity checkでは問題ない結果となり、Average DropやAverage Increaseでは既往研究よりも高い性能を達成している。