我们研究了将深度网络的预测结果归因于其输入特征的问题，这一问题此前已被多项研究探讨。我们识别出两个基本公理——敏感性（Sensitivity）与实现不变性（Implementation Invariance），这些公理应为所有归因方法所遵循。我们证明，大多数现有的归因方法均不满足这两个公理，我们认为这是这些方法的根本性缺陷。基于这些公理，我们设计了一种新的归因方法，称为积分梯度（Integrated Gradients）。该方法无需对原始网络进行任何修改，实现极为简便，仅需调用几次标准梯度算子即可完成。我们将该方法应用于若干图像模型、文本模型以及化学模型，验证了其在调试神经网络、从网络中提取规则，以及提升用户与模型交互能力方面的有效性。