Keras提供了一些工具和方法來幫助解釋模型的結果和行為。以下是一些常用的方法：
層級別的解釋：Keras提供了model.layers屬性，可以查看模型的每一層的參數和配置信息。通過查看每一層的權重、激活函數等信息，可以幫助理解模型的結構和行為。
特征重要性分析：可以使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）等庫進行特征重要性分析，幫助理解模型對不同特征的依賴程度和影響程度。
梯度熱圖：可以使用tf.keras.backend.gradients方法獲取梯度信息，然后可視化梯度熱圖，幫助理解模型在不同區域的梯度分布情況。
Grad-CAM：Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一種方法，可以可視化模型對輸入的哪些部分進行了關注和權重放大，從而幫助理解模型如何做出決策。
模型評估和調試工具：Keras提供了一些內置的模型評估和調試工具，如model.evaluate()方法可以查看模型在測試集上的表現，model.summary()方法可以查看模型的總體結構和參數信息等。
總的來說，通過結合上述工具和方法，可以幫助理解和解釋Keras模型的結果和行為。
