22、可解释性深度学习技术详解

可解释性深度学习技术详解

在深度学习领域，可解释性是一个备受关注的话题。本文将深入探讨可解释性深度学习（IDL）的相关技术，主要介绍“分治法”和“贪心算法”这两种可解释性策略及其具体应用案例。

1. 分治法（Divide and Conquer）

分治法是一种广泛应用于编程的方法，在可解释性深度学习中，它将黑盒模型问题分解为更小的子问题，然后独立解决每个子问题，最后合并所有子问题的解以获得原问题的解。该方法可以是特定于模型的，也可以是与模型无关的，其核心思想类似于归并排序或Strassen矩阵乘法，将模型性能的解释分解为局部、基本或实例级别的理解，最终回归到对模型的全局或一般理解。

1.1 基于案例推理生成有用解释（Case-Based Reasoning Generating Useful Explanations）

• 核心思想 ：从分治法的角度来看，基于案例推理（CBR）技术通过利用先前的经验（相似的过去案例）、领域知识和上下文，为模型带来新的维度，为用户生成更准确的解释。这一原理广泛基于人类解决问题的方式，即在相似情况下利用过去的经验解决新问题。在可解释人工智能（XAI）的背景下，CBR尝试生成的解释有时被称为基于案例的解释（CBE）。
• 具体应用 ：以一个深度神经架构为例，它通过找到与图像分类相关的原型部分，并利用原型的先前证据进行预测。该架构由一系列卷积层、一个原型层、一个全连接层和输出对数层组成。网络的训练分阶段进行，分别针对各个层进行训练，先训练整个网络，再训练原型层，最后优化最后一层。
• CB