【计算机视觉】究竟谁能解决可解释性 AI？

原创 于 2020-05-18 18:17:40 发布 · 1.8k 阅读 · 2 ·
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介绍神经支持决策树(NBDT)，一种融合神经网络与决策树优势的模型，实现高精度与可解释性的统一，尤其适用于医疗与金融领域。

简介： 准确性与可解释性是不能同时达到的吗?来自 IEEE 研究员 Cuntai Guan 这样认为：“许多机器决策仍然没有得到很好的理解”。大多数论文甚至提出在准确性和可解释性之间进行严格区分。

准确性与可解释性是不能同时达到的吗?来自 IEEE 研究员 Cuntai Guan 这样认为：“许多机器决策仍然没有得到很好的理解”。大多数论文甚至提出在准确性和可解释性之间进行严格区分。

神经网络是准确的，但无法解释;在计算机视觉中，决策树是可解释的，但不准确。可解释性 AI(XAI) 试图弥合这一分歧，但正如下面所解释的那样，“XAI 在不直接解释模型的情况下证明了决策的合理性”。

这意味着金融和医学等应用领域的从业者被迫陷入两难境地：选择一个无法解释的、准确的模型，还是一个不准确的、可解释的模型。

什么是“可解释的”?

定义计算机视觉的可解释性是一项挑战：解释像图像这样的高维输入的分类意味着什么?正如下面讨论的，两种流行的定义都涉及到显著图和决策树，但是这两种定义都有缺点。

可解释性 AI 不能解释什么

显著图：

许多 XAI 方法产生的热图被称为显著图，突出显示影响预测的重要输入像素。然而，显著图映射只关注输入，而忽略了解释模型如何决策。

image.png

拍摄原始图像

image.png

使用一种称为 Grad-CAM 的方法的显著图

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