在TensorFlow中，可以使用Saliency Maps（敏感度圖）來分析模型的敏感性。Saliency Maps可以幫助用戶理解模型的預測結果是如何受輸入數據的每個像素影響的。
以下是一些用于生成Saliency Maps的步驟：
以下是一個簡單的示例代碼，用于在TensorFlow中生成Saliency Maps：
import tensorflow as tf
# 加載已訓練好的模型
model = tf.keras.applications.ResNet50(include_top=True, weights='imagenet')
# 選擇要分析的輸入數據
input_image = tf.random.normal((1, 224, 224, 3))
# 使用GradientTape記錄模型對輸入數據的梯度
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(input_image)
predictions = model(input_image)
# 計算輸入數據對應的梯度值
gradient = tape.gradient(predictions, input_image)
# 可視化梯度值，生成Saliency Map
saliency_map = tf.reduce_max(tf.abs(gradient), axis=-1)
# 顯示Saliency Map
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(saliency_map[0])
plt.show()
通過觀察生成的Saliency Map，可以看到輸入數據中哪些像素對于模型的預測結果比較敏感，從而幫助用戶更好地理解模型的行為。
