신호 대 잡음 비율 변화에 따른 딥 신경망 기반 수신기 모델의 내부 메커니즘을 해석하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 모델의 특정 유닛 또는 유닛들이 관심 채널 매개변수에 대해 가장 많은(또는 가장 적은) 정보를 포함하고 있는지 식별할 수 있다.