20、卷积神经网络与自然语言处理中的可解释性探索

卷积神经网络与自然语言处理中的可解释性探索

在深度学习领域，模型的可解释性一直是一个关键的研究方向。本文将探讨卷积神经网络（CNN）中单元和层的可解释性，以及自然语言处理（NLP）中的情感分析任务，包括如何表示文本和分析语义相似性。

1. 卷积神经网络单元和层的可解释性

在CNN中，理解每个特征学习层中的单元如何工作是非常重要的。网络解剖框架是一种有效的工具，它可以帮助我们打开黑箱神经网络，量化单元的可解释性。

1.1 可视化概念检测器

NetDissect库可以生成特征学习层中每个单元的二进制单元分割图，并将其叠加在原始图像上，这有助于我们可视化单元针对特定概念所关注的原始图像中的具体像素。以下是获取库生成的二进制分割图像的代码：

import matplotlib.image as mpimg 

def get_image_and_stats(**kwargs): 
    network_name = kwargs.get("network_name", "resnet18") 
    dataset = kwargs.get("dataset", "places365")  
    results_dir = kwargs.get("results_dir", "result") 
    layer = kwargs.get("layer", "layer4")  
    unit = kwargs.get("unit", "0000")  

    result_file = os.path.join(results_dir, f"pytorch_{ne