ML模型内部表征的可解释性
李剑超 陕西师范大学
模型内部表征的解释是理解机器学习模型，尤其是深度神经网络如何学习和做出预测的关键。这涉及到分析模型的隐藏层以及这些层是如何从输入数据中提取特征的。
隐藏层的作用
在深度神经网络中，隐藏层是模型内部的表征，它们负责从输入数据中提取复杂的特征。这些特征随后被用于做出预测或分类。
以图像识别任务为例，输入可能是一个灰度图像的像素矩阵。在网络的前几层，可能会有隐藏层学习到图像的边缘特征，如线条和角点。随着网络层次的加深，更深层次的隐藏层可能会学习到更高级的特征，如图像中的物体部分，如猫的耳朵或人脸的轮廓。这些层次化的特征提取是深度学习在图像识别等任务中取得成功的关键。
特征可视化（Feature Visualization）
特征可视化是一种常用的技术，用于理解神经网络的隐藏层是如何表征数据的。通过将隐藏层的权重与输入数据相结合，可以生成能够强烈激活特定隐藏单元的图像。
例如，在深度学习中，研究者可能会对一个训练用于识别图像中猫的网络的中间层进行特征可视化。通过调整输入图像并观察哪些图像能够最大程度激活网络中的特定隐藏单元，研究者可以生成能够“欺骗”网络识别出猫的图像，即使这些图像在人类看来可能并不像猫。这种方法揭示了网络是如何通过学习到的特征来识别物体的。
激活最大化（Activation Maximization）
激活最大化是另一种技术，它通过优化输入图像来最大化特定隐藏单元的激活，从而理解这些单元可能响应的视觉概念。
在进行激活最大化时，研究者会选择网络中一个特定的隐藏单元，并生成一个输入图像，使得该单元的激活值最大化。例如，如果目标是理解网络如何识别鸟，研究者可能会找到一组图像，这些图像在通过网络时能够最大程度地激活表示“鸟”概念的隐藏单元。通过这种方法，可以揭示网络中的隐藏单元是如何与高级别的视觉概念相关联的。
反向传播可视化（Backpropagation-based Visualization）
反向传播算法不仅用于训练神经网络，也可以用来理解网络的内部表征。通过使用反向传播的变种，可以对网络的预测进行可视化解释。
例如，Grad-CAM是一种基于反向传播的技术，它可以为任意模型和任意类别生成图像的类激活映射（Class Activation Mapping, CAM）。通过计算模型输出相对于输入图像的梯度，Grad-CAM能够突出显示对模型预测最有贡献的图像区域。在医学图像分析中，这可以帮助医生理解模型是如何做出疾病诊断的，从而提高模型的可信度和透明度。
通过分析和解释机器学习模型的内部表征，我们可以获得模型是如何从数据中学习特征以及如何使用这些特征进行预测的深入理解。特征可视化、激活最大化和反向传播可视化等技术为理解深度神经网络的黑盒性质提供了强有力的工具。这些理解对于提高模型的透明度、增强用户信任、调试和改进模型都是至关重要的。