15、深度学习模型可解释性：SHAP及相关方法的应用

深度学习模型可解释性：SHAP及相关方法的应用

1. 引言

在深度学习领域，模型的可解释性一直是一个重要的话题。虽然深度学习模型在许多任务中取得了显著的成果，但它们往往被视为“黑盒”，难以理解其决策过程。SHAP（SHapley Additive exPlanations）库为解决这一问题提供了有效的工具，它基于Shapely值，能够对模型进行局部和全局的解释。本文将介绍如何使用SHAP与深度学习模型，以及相关的方法和工具。

2. SHAP基础

SHAP是一个强大的库，可用于各种模型的解释，包括局部和全局模型解释。其解释基于Shapely值，而Shapely值完全依赖于博弈论方法。以下是SHAP库中Shapely值的计算方式：
虽然文中未给出具体公式，但我们知道它是SHAP解释的核心。

3. 使用Deep SHAP

3.1 Deep SHAP概述

Deep SHAP是一个从基于深度学习的模型（如基于Keras或TensorFlow的模型）中推导SHAP值的框架。以MNIST数据集为例，该数据集包含手写数字的像素值，深度学习模型用于对图像进行分类。

3.2 与传统机器学习模型的对比

与传统机器学习模型相比，神经网络模型，尤其是深度神经网络模型，本质上是黑盒模型，这阻碍了AI模型在行业中的应用，因为没人能解释深度学习模型预测的应用。

3.3 DeepLIFT框架

Deep Learning Important Features（DeepLIFT）于2019年10月出现，它旨在应用一种方法来分解深度神经网络模型的输出预