【阅读笔记】Layer-wise relevance propagation for neural networks with local renormalization layers

最新推荐文章于 2025-05-30 00:41:42 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SrdLaplace/article/details/86688446
本文介绍了如何将Layer-wise Relevance Propagation (LRP) 方法应用于具有局部归一化层的神经网络，以研究图像像素与分类结果之间的相关性。通过LRP，可以反向传播相关性，理解模型决策过程。文章探讨了LRP的两种规则——ϵ-rule和β-rule，并尝试将其扩展到非线性局部归一化层。

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Binder, Alexander, et al. “Layer-wise relevance propagation for neural networks with local renormalization layers.” International Conference on Artificial Neural Networks. Springer, Cham, 2016.

本文是探究的是图片上的像素与最终结果的相关性。创新点是把 Layer-wise Relevance Propagation (LRP) 扩展到了非线性映射上。

Layer-wise Relevance Propagation for Neural Networks

在神经网络中，每一层的输出 x j x_j xj​都是输入 x i x_i xi​和激活函数 g g g的结果（作者写着主要是约定一下各个符号的意思）：
x j = g ( ∑ I w i j x i + b ) x_j=g(\sum_{I}w_{ij}x_i+b) xj​=g(I∑​wij​xi​+b)

给定一个图像 x x x和分类器 f f f， x x x上每一个像素 p p p都有一个 pixel-wise relevance score R p ( 1 ) R^{(1)}_p Rp(1)​使得：
f ( x ) = ∑ p R p ( 1 ) f(x)=\sum_pR^{(1)}_p f(x)=p∑​Rp

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