多模态发展系列（8）：多模态模型的可解释性技术（附SHAP值可视化代码）

最新推荐文章于 2025-10-31 01:23:46 发布

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#人工智能 #深度学习 #学习

多模态发展系列（8）：多模态模型的可解释性技术（附SHAP值可视化代码）

引言

当某医院的多模态诊断模型判定「患者肺癌概率92%」时，医生不仅需要结果，更要知道**「CT图像的哪片阴影+哪段主诉文本导致了这个判断」**。本期揭秘多模态模型的可解释性技术，附SHAP、LIME的实战代码与可视化方案，解决「AI为什么这么做」的核心问题。

一、多模态可解释性的三大挑战

挑战类型	典型场景	传统方法失效原因
模态交互	图像中的猫+文本中的「狗」导致矛盾	单模态解释方法无法捕捉跨模态影响
时间依赖	视频诊断中某帧异常引发警报	静态分析忽略时序关联
粒度匹配	图像局部特征（如眼球血丝）对应文本「眼睛痛」	解释粒度不统一（像素vs词语）

📌 真实案例：某自动驾驶模型因未解释「阴影+湿滑路面」的联合影响，导致事故责任认定争议（2024年加州法院判例）

二、核心技术与实战代码

2.1 跨模态归因分析（SHAP值扩展）

# 图文模型的SHAP值计算（CLIP为例）
import shap
from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

# 准备解释样本
image = processor(images=["cat.jpg"], return_tensors="pt").pixel_values
text = processor(text=["一只蹲在窗边的猫"], return_tensors="pt").input_ids

# 定义模型函数（图像+文本输入）
def clip_model(x):
    return model.get_text_features(x["input_ids"]).detach().numpy()

# 构建跨模态解释器
explainer = shap.Explainer(
    clip_model,
    {
   
   "input_ids": text.repeat(100, 1), "pixel_values": image<