TensorFlow中的模型解釋性技術包括以下幾種：
SHAP（Shapley Additive explanations）：SHAP是一種針對深度學習模型的解釋性技術，通過對模型的輸出進行解釋，幫助用戶理解模型的決策過程。
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：LIME是一種局部解釋性技術，它可以解釋模型在特定樣本上的決策過程，并提供模型預測的可解釋性。
Integrated Gradients：Integrated Gradients是一種通過對輸入的不同部分進行積分，來解釋深度學習模型輸出的方法。它可以幫助用戶理解模型的關鍵特征和決策過程。
SHAPley values：SHAPley values是一種基于博弈論的解釋性技術，它可以幫助用戶理解深度學習模型的輸出是如何由輸入的特征值來決定的。
Sensitivity Analysis：Sensitivity Analysis是一種通過對輸入特征進行微小變化，來評估模型輸出的穩定性和靈敏度的方法。它可以幫助用戶理解模型對不同特征的變化如何影響輸出。
