18、神经网络解释方法：特征可视化与网络剖析

神经网络解释方法：特征可视化与网络剖析

1. 神经网络解释的必要性

深度学习在图像和文本相关任务中取得了巨大成功，如图像分类和语言翻译。自2012年深度学习方法赢得ImageNet图像分类挑战以来，深度神经网络架构如雨后春笋般涌现，网络层数越来越深，权重参数也越来越多。

使用神经网络进行预测时，数据输入要经过多层与学习到的权重相乘以及非线性变换，单个预测可能涉及数百万次数学运算。人类很难理解从数据输入到预测结果的精确映射，因此需要特定的解释方法来理解神经网络的行为和预测结果。虽然可以使用模型无关的方法，但考虑专门为神经网络开发的解释方法有两个原因：一是神经网络在隐藏层中学习特征和概念，需要特殊工具来揭示；二是可以利用梯度实现比从“外部”观察模型的模型无关方法计算效率更高的解释方法。此外，图像和文本数据需要不同的解释方法。

后续将涵盖以下主题：
- 特征可视化：神经网络学习了哪些特征？
- 概念（进行中）：神经网络学习了哪些更抽象的概念？
- 特征归因（进行中）：每个输入对特定预测的贡献如何？
- 模型蒸馏（进行中）：如何用更简单的模型解释神经网络？

2. 学习到的特征

卷积神经网络能够从原始图像像素中学习抽象特征和概念。特征可视化通过激活最大化来可视化学习到的特征，网络剖析则将神经网络单元（如通道）与人类概念进行关联。

2.1 卷积神经网络的特征学习过程

深度神经网络在隐藏层中学习高级特征，这是其优势之一，减少了特征工程的需求。以支持向量机构建图像分类器为例，原始像素矩阵不是训练SVM的最佳输入，需要基于颜色、频域、边缘检测器等创建新特征。而卷积神经网络