7、深度学习模型可解释性与预训练语言模型详解

深度学习模型可解释性与预训练语言模型详解

一、可解释学习模型

可解释学习模型能够以人类可理解的方式明确表示知识，解决了模型可解释性的问题，有助于用户更有信心地在实际场景中应用和部署模型。根据生成解释的模式，可解释学习模型可分为以下几类：
1. 基于规则的可解释学习模型 ：基于规则记录推理过程，该过程可作为模型的解释输出。
2. 基于潜在语义的可解释学习模型 ：从深度神经网络隐藏层神经元的权重中分析能够支持模型输出的解释。
3. 基于属性的可解释学习模型 ：需要计算重要性得分，以找出输入中与模型输出相关性最强的特征，从而解释模型输出。
4. 基于实例的可解释学习模型 ：在现有数据库中找到与模型输出相似的多个实例，为模型输出提供实例支持，并以此作为解释。

以下是选择和使用可解释学习模型的一般方法：
|阶段|方法|具体模型/方法|
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|建模前|选择可解释模型|决策树模型、线性回归模型、逻辑回归模型、广义线性回归模型、广义加法模型、贝叶斯实例模型等|
|建模后|使用可解释性方法|适用于具有黑盒属性的深度学习模型，主要包括隐藏层分析方法、模拟/代理模型方法和敏感性分析方法|

二、对抗攻击与算法安全

随着深度学习的不断发展，神经网络在音频和视频识别、自然语言处理和博弈论等领域得到了广泛应用。因此，确保深度学习算法的安全性和鲁棒性至关重要。然而，深度学习模型容易受到对抗样本攻击。攻击者可以在良性数据