25、卷积神经网络的解释性与应用

卷积神经网络的解释性与应用

1. 深度架构解释概述

人工神经网络和算法模仿人类神经系统，相互交织和堆叠。尽管大多数模型无法理解人类思维，但在出现问题之前，它们通常能完美运行。在短时间内对数百层进行数万亿次参数优化，问题不是是否会出错，而是何时出错。即使是基于微积分的训练方法，也不能确保模型达到最优。

逻辑回归和基于规则的学习易于理解和解释，但多层感知机（MLPs）、卷积神经网络（CNNs）、生成对抗网络（GANs）和图神经网络（GNNs）随着复杂度增加，解释难度也增大。可解释人工智能（XAI）的出现为评估算法公平性和统计有效性开辟了更多途径，让我们认识到AI中不存在绝对的黑盒和白盒模型，解释性是一个连续的光谱，即“灰盒”。

深度网络和浅层网络的单个神经元计算本质相同，浅层网络单元更少、计算时间更短，出现错误行为或特征学习超出人类关注范围的可能性更小，这引发了人们对网络如何实现高精度和可靠性的兴趣。解释性的动机众多，方法和工具也很丰富，其程度取决于个人视角和工具校准精度，且解释应让所有人都能理解，而非仅针对领域专家。

2. 卷积网络的解释

2.1 卷积网络的重要性与挑战

CNNs在许多视觉任务中表现出色，如目标检测和分类。但端到端的学习策略使CNN的表示成为一个黑盒，除最终输出外，很难理解其内部预测逻辑。近年来，越来越多的研究者意识到高模型可解释性在理论和实践上都具有重要价值，并致力于开发具有可解释知识表示的模型。

潜在的关注领域包括：
1. 理解CNN中图像或视频属性压缩或缩放的影响。
2. 估计数据大小的最优缩减。
3. 根据图像大小变体和其能编码的知识计算计算