26、模型可解释性方法：LIME与SHAP详解

模型可解释性方法：LIME与SHAP详解

1. 模型训练与验证机制

在模型训练过程中，我们会从生成器中采样二进制掩码，每个采样的二进制掩码代表一个可能的基本原理。将这些基本原理输入编码器进行预测，得到编码器的结果后，我们就拥有了计算每个基本原理成本函数所需的所有信息，这足以更新编码器的权重。但要更新生成器的权重，我们还需要跟踪每个采样基本原理的对数似然。

在验证和测试阶段，我们不再从生成器中采样二进制掩码，而是根据生成器的概率分布选择最可能的二进制掩码。具体操作是，对于输入测试评论中的每个特征，选择最可能的特征值，这是基于之前的条件独立性假设。

1.1 与注意力机制的类比

生成的二进制掩码可以看作是一种权重向量，用于与构成输入文本评论的特征向量相乘。这里的权重只能是0或1，这与标准注意力机制中的连续加权方案不同，这种方法被视为一种“硬”注意力机制。在这种情况下，硬注意力机制更有意义，因为句子中单词的分数权重很难解释为重要性的衡量标准，而选择文本中的一个严格子集作为评级的解释则更具可解释性。

2. LIME方法

2.1 LIME概述

LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）是一种应用于训练好的模型的可解释性技术，它是一种逐示例的可解释性方法，旨在为潜在复杂的模型行为生成简单的局部解释，并且具有模型无关性，即底层模型的结构在应用LIME时并不重要。

2.2 解释器的必要特征

一个好的解释器应具备以下四个特征：
- 可解释性 ：解释器应提供