Helpt gebruikers te begrijpen wat hun CNN-modellen intern leren, verbetert de transparantie van het model en ondersteunt bij het debuggen of verfijnen. Richt zich op interpretatie, een belangrijk aspect voor betrouwbare AI, anders dan standaard optimalisatie prompts.

Helpt gebruikers bij het ontwerpen van CNN's die niet alleen goed presteren, maar ook inzicht geven in wat het model leert, wat helpt bij debugging, vertrouwen en naleving. Lost het probleem van black-box modellen op door interpreteerbaarheid te integreren in architectuurontwerp en training.