認識モデルの出力に影響を与える画像領域を説明する手法の評価スキームを3つ提案。 提案スキームは、n x nのグリッドに画像を並べた人工画像を入力として、説明手法があるクラスに対応する画像部分を重要な領域だと判定できるかで評価する、Grid Pointing Game (GridPG)のアイディアを踏襲するもので、より忠実に、より公平に、よりシステマティックに、説明手法を評価できるようにした。