29、图网络中的解释性：从基础到高级方法

图网络中的解释性：从基础到高级方法

1. 图像翻译中的模型挑战与应对

在图像翻译领域，模型的背景适应性往往是最大的难题。以染色荧光成像为例，其前景是标记的线粒体，较为模糊，而背景未标记且范围大。前景像素强度高，背景像素强度变化且存在噪声。目标是优化图像到图像（I2I）的翻译过程，为无标记的明场成像生成标记图像。

策略上，模型会聚焦前景，但无标记图像中背景也很重要。模型通过对低强度区域进行条件处理来生成染色图像，学习难度相对较低，但部分区域需要高精度。生成器的成本函数可使用包含前景和背景信息的加权图像图来计算生成图像与实际图像之间的L1损失，该图的权重通过损失建模技术计算。

后续要学习如何在特定应用中使用该模型，同时判断图中建议的损失计算方法是否比L1损失更能解释模型的成功。了解网络如何评估损失以及如何获取图像特征，有助于开发适用性强且优于现有技术的损失函数，为未来提高模型解释性和准确性奠定基础。

2. 图网络的发展与应用

近年来，深度学习的突破如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）使我们在各种挑战中取得了前所未有的成绩。然而，大多数深度学习研究仅考虑欧几里得域（如网格）的数据。但在生物学、物理学、计算机图形学、网络研究和推荐系统等领域，需要处理非欧几里得域的数据，如图和流形。由于数据的非欧几里得性质，一些基本技术（如卷积）的应用变得复杂，因此深度学习在这些领域的应用直到最近才有所进展。

图的深度几何学习在推荐系统、假新闻识别、药物再利用、化学和中微子检测等方面有应用。流形知识在计算机图形学、医学成像、药物设计、机器人和自动驾驶车辆等领域也很有用。非欧几里得CNN可以采用光谱域、空间域和参数域等形式。 <