15、卷积神经网络（CNN）的可解释性方法解析

卷积神经网络（CNN）的可解释性方法解析

1. LIME方法的局限性

在对CNN模型进行解释时，LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一种常用的技术。它将图像划分为超像素，并且整个超像素对预测IDC（浸润性导管癌）阳性有积极贡献。然而，尽管从整体上看，由于图像中存在高密度的深色污渍，这种解释是合理的，但它并没有提供关于哪些特定像素影响模型预测的额外信息。

LIME存在一些缺点：
- 核宽度选择影响解释质量 ：LIME解释的质量在很大程度上取决于核宽度的选择。不同的例子可能需要不同的核宽度，同一核宽度可能不适用于所有要解释的例子。
- 解释不稳定 ：LIME解释依赖于扰动数据集的采样方式，因此可能不稳定。
- 依赖特定分割算法 ：解释还依赖于所使用的特定分割算法。
- 计算复杂度高 ：LIME的计算复杂度取决于需要开启或关闭的像素或超像素的数量。

2. 视觉归因方法概述

视觉归因方法用于确定图像中影响CNN预测的部分的重要性。主要分为以下三类：
| 类别 | 方法说明 |
| ---- | ---- |
| 扰动方法 | 如LIME和SHAP，通过扰动输入并探测其对CNN预测的影响。这些技术是模型无关的、事后的和局部可解释性技术，但计算效率低，可能低估特征的重要性。 |
| 梯度方法 | 可视化目标类别相对于输入图像的梯度，以确定哪些像素的变化会影响模型输出。常