19、神经网络知识编码与解释：深入剖析与实践应用

神经网络知识编码与解释：深入剖析与实践应用

1. 神经元交互与信号方法

神经元交互的概念目前仅触及表面，选择有意义的程序或确定是否存在有意义的路径仍是未解难题。同时，对于方向之间的交互方式也存在质疑，例如算术运算仅展示了少量方向的交互情况，而实际中存在上千种交互方向的组合，难以进行解码。

有一种可解释性方法称为信号方法，它通过观察神经元或神经元网络的刺激情况来实现。神经元激活值可以被修改或转换为易于理解的形式。例如，利用某一层神经元的激活值可以重建出与输入相似的图像。深层的特征图对复杂特征（如人脸）的激活更强，而浅层的特征图则呈现出线条和曲线等基本模式，这是因为神经元会系统地存储信息。

2. 层的作用

2.1 迁移学习

了解层结构的一种方法是观察其在解决与训练任务不同的问题时的表现。以在 ImageNet 数据集上训练用于图像分类的网络为例，其内部层生成的特征向量可直接用于解决其他具有挑战性的图像处理问题，如鸟类细粒度分类、场景图像分类、属性检测和目标定位等。每次使用支持向量机（SVM）等基本模型时，都能直接将深度表示应用于目标问题，无需训练新的深度神经网络（DNN）即可达到最先进的性能。这种利用一个网络的层来解决新问题的过程称为迁移学习，它具有巨大的实用价值，因为无需为每个新问题构建新的数据集和网络。

2.2 层归因变体

大多数基于梯度和扰动的技术可归类为层归因变体。神经元归因技术可以将模型的输入归因于隐藏的内部神经元，而层归因变体则允许将输出预测归因于隐藏层中的所有神经元。在归因方面，神经元和层版本通常是对传统技术的小调整。通过实时观察不同视觉刺激下各层神经元激活值的变化，有助于更好地