diff --git a/docs/apis/visualize.md b/docs/apis/visualize.md
index 069913274580f1e8bd5fdb5ee6e6e642c977b3ce..8fe45d4abb82c01c859f0be60bf6f52706eb4e52 100755
--- a/docs/apis/visualize.md
+++ b/docs/apis/visualize.md
@@ -146,10 +146,11 @@ paddlex.interpret.normlime(img_file,
                            dataset=None,
                            num_samples=3000, 
                            batch_size=50,
-                           save_dir='./')
+                           save_dir='./',
+                           normlime_weights_file=None)
 ```
 使用NormLIME算法将模型预测结果的可解释性可视化。
-NormLIME是利用一定数量的样本来出一个全局的解释。NormLIME会提前计算一定数量的测试样本的LIME结果，然后对相同的特征进行权重的归一化，这样来得到一个全局的输入和输出的关系。
+NormLIME是利用一定数量的样本来出一个全局的解释。由于NormLIME计算量较大，此处采用一种简化的方式：使用一定数量的测试样本（目前默认使用所有测试样本），对每个样本进行特征提取，映射到同一个特征空间；然后以此特征做为输入，以模型输出做为输出，使用线性回归对其进行拟合，得到一个全局的输入和输出的关系。之后，对一测试样本进行解释时，使用NormLIME全局的解释，来对LIME的结果进行滤波，使最终的可视化结果更加稳定。
 
 **注意：** 可解释性结果可视化目前只支持分类模型。
 
@@ -159,9 +160,10 @@ NormLIME是利用一定数量的样本来出一个全局的解释。NormLIME会
 >* **dataset** (paddlex.datasets): 数据集读取器，默认为None。
 >* **num_samples** (int): LIME用于学习线性模型的采样数，默认为3000。
 >* **batch_size** (int): 预测数据batch大小，默认为50。
->* **save_dir** (str): 可解释性可视化结果（保存为png格式文件）和中间文件存储路径。 
+>* **save_dir** (str): 可解释性可视化结果（保存为png格式文件）和中间文件存储路径。
+>* **normlime_weights_file** (str): NormLIME初始化文件名，若不存在，则计算一次，保存于该路径；若存在，则直接载入。
 
-**注意：** dataset`读取的是一个数据集，该数据集不宜过大，否则计算时间会较长，但应包含所有类别的数据。
+**注意：** dataset`读取的是一个数据集，该数据集不宜过大，否则计算时间会较长，但应包含所有类别的数据。NormLIME可解释性结果可视化目前只支持分类模型。
 ### 使用示例
 > 对预测可解释性结果可视化的过程可参见[代码](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/interpret/normlime.py)。
 
diff --git a/docs/appendix/interpret.md b/docs/appendix/interpret.md
index 886620df2fa98c03abda4717dea627277715b2d9..43ecd48e23810c2e3ed3cd1652bf06b6e1fc04f7 100644
--- a/docs/appendix/interpret.md
+++ b/docs/appendix/interpret.md
@@ -20,9 +20,20 @@ LIME的使用方式可参见[代码示例](https://github.com/PaddlePaddle/Paddl
 ## NormLIME
 NormLIME是在LIME上的改进，LIME的解释是局部性的，是针对当前样本给的特定解释，而NormLIME是利用一定数量的样本对当前样本的一个全局性的解释，有一定的降噪效果。其实现步骤如下所示：  
 1. 下载Kmeans模型参数和ResNet50_vc网络前三层参数。（ResNet50_vc的参数是在ImageNet上训练所得网络的参数；使用ImageNet图像作为数据集，每张图像从ResNet50_vc的第三层输出提取对应超象素位置上的平均特征和质心上的特征，训练将得到此处的Kmeans模型）  
-2. 计算测试集中每张图像的LIME结果。（如无测试集，可用验证集代替）  
-3. 使用Kmeans模型对所有图像中的所有像素进行聚类。  
-4. 对在同一个簇的超像素（相同的特征）进行权重的归一化，得到每个超像素的权重，以此来解释模型。  
+2. 使用测试集中的数据计算normlime的权重信息（如无测试集，可用验证集代替）:  
+    对每张图像的处理：
+    (1) 获取图像的超像素。
+    (2) 使用ResNet50_vc获取第三层特征，针对每个超像素位置，组合质心特征和均值特征`F`。  
+    (3) 把`F`作为Kmeans模型的输入，计算每个超像素位置的聚类中心。  
+    (4) 使用训练好的分类模型，预测该张图像的`label`。  
+    对所有图像的处理：  
+    (1) 以每张图像的聚类中心信息组成的向量（若某聚类中心出现在盖章途中设置为1，反之为0）为输入，
+        预测的`label`为输出，构建逻辑回归函数`regression_func`。  
+    (2) 由`regression_func`可获得每个聚类中心不同类别下的权重，并对权重进行归一化。  
+3. 使用Kmeans模型获取需要可视化图像的每个超像素的聚类中心。  
+4. 对需要可视化的图像的超像素进行随机遮掩构成新的图像。   
+5. 对每张构造的图像使用预测模型预测label。  
+6. 根据normlime的权重信息，每个超像素可获不同的权重，选取最高的权重为最终的权重，以此来解释模型。   
 
 NormLIME的使用方式可参见[代码示例](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/interpret/normlime.py)和[api介绍](../apis/visualize.html#normlime)。在使用时，参数中的`num_samples`设置尤为重要，其表示上述步骤2中的随机采样的个数，若设置过小会影响可解释性结果的稳定性，若设置过大则将在上述步骤3耗费较长时间；参数`batch_size`则表示在计算上述步骤3时，预测的batch size，若设置过小将在上述步骤3耗费较长时间，而上限则根据机器配置决定；而`dataset`则是由测试集或验证集构造的数据。  
 
diff --git a/docs/images/lime.png b/docs/images/lime.png
index de435a2e2375a788319f0d80a4cce7a21d395e41..801be69b57c80ad92dcc0ca69bf1a0a4de074b0f 100644
Binary files a/docs/images/lime.png and b/docs/images/lime.png differ
diff --git a/docs/images/normlime.png b/docs/images/normlime.png
index 4e5099347f261d3f5ce47b93d28cfa484c1d3776..dd9a2f8f96a3ade26179010f340c7c5185bf0656 100644
Binary files a/docs/images/normlime.png and b/docs/images/normlime.png differ
diff --git a/paddlex/interpret/visualize.py b/paddlex/interpret/visualize.py
index f0158402b69ad3eb90aac6b11a134889fda6dc2b..ff07a65e07a0408fefdf0eabd75fda2db305dfe1 100644
--- a/paddlex/interpret/visualize.py
+++ b/paddlex/interpret/visualize.py
@@ -70,8 +70,10 @@ def normlime(img_file,
              normlime_weights_file=None):
     """使用NormLIME算法将模型预测结果的可解释性可视化。
 
-    NormLIME是利用一定数量的样本来出一个全局的解释。NormLIME会提前计算一定数量的测
-    试样本的LIME结果，然后对相同的特征进行权重的归一化，这样来得到一个全局的输入和输出的关系。
+    NormLIME是利用一定数量的样本来出一个全局的解释。由于NormLIME计算量较大，此处采用一种简化的方式：
+    使用一定数量的测试样本（目前默认使用所有测试样本），对每个样本进行特征提取，映射到同一个特征空间；
+    然后以此特征做为输入，以模型输出做为输出，使用线性回归对其进行拟合，得到一个全局的输入和输出的关系。
+    之后，对一测试样本进行解释时，使用NormLIME全局的解释，来对LIME的结果进行滤波，使最终的可视化结果更加稳定。
 
     注意1：dataset读取的是一个数据集，该数据集不宜过大，否则计算时间会较长，但应包含所有类别的数据。
     注意2：NormLIME可解释性结果可视化目前只支持分类模型。