神经网络的可解释性综述！-技术圈

来源：机器学习算法那些事、图灵人工智能

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本文浅谈神经网络的可解释性。

本文以 A Survey on Neural Network Interpretability 读后感为主，加上自身的补充，浅谈神经网络的可解释性。

本文按照以下的章节进行组织：

人工智能可解释性的背景意义
神经网络可解释性的分类
总结

1、人工智能可解释性的背景意义

1.1 什么是可解释性

Interpretability (of a DNN) is the ability to provide explanations in understandable terms to a human. F Doshi-Velez & B Kim, 2017。

解释（Explanations），是指需要用某种语言来描述和注解

理想情况下，严谨的数学符号-逻辑规则是最好的解释（D Pedreschi et al., 2019）。实际上人们往往不强求“完整的解释”，只需要关键信息和一些先验知识。

可解释的边界（Explainable Boundary），是指可解释性能够提供解释的程度

来自XAI的：对于不同的听众，解释的深度也有所不同，应该是需求而定。例如：为什么你这么聪明？因为我喜欢吃鱼。为什么吃鱼会聪明？因为鱼类富含DHA。为什么DHA聪明？...... 因为根据不同的人群，我们的可解释的工作也不一样。例如给大众解释吃鱼能够聪明就行了，因为吃鱼能够聪明我们很多人已经从小到大耳熟能详了。如果我们给专业人士解释DHA为什么会是大脑聪明，我们身边很多人也答不出来，这已经远超出我们计算机这个领域了。当然，可解释的这种边界越深，这个模型的能力也越强。

可理解的术语（Understandable Terms），是指构成解释的基本单元

不同领域的模型解释需要建立在不同的领域术语之上，不可能或者目前难以用数学逻辑符号来解释。例如计算机视觉中的image patches，NLP中的单词等。而可理解的术语可以理解为计算机跟我们人类能够沟通的语言。以前我们很多研究关于人类跟计算机表达的语言例如计算机指令，现在是反过来计算机根据现有的模型给我们解释。

1.2 为什么需要可解释性

高可靠性的要求

a）神经网络在实践中经常有难以预测的错误（进一步的研究是对抗样本攻击与防御），这对于要求可靠性较高的系统很危险。

b）可解释性有助于发现潜在的错误；也可以通过debug而改进模型。

伦理/法规的要求

AI医疗：目前一般只作为辅助性的工具，是因为一个合格的医疗系统必须是透明的、可理解的、可解释的，可以获得医生和病人的信任。

司法决策：面对纷繁复杂的事实类型，除了法律条文，还需要融入社会常识、人文因素等。因此，AI在司法决策的事后，必须要给出法律依据和推理过程。

作为其他科学研究的工具

科学研究可以发现新知识，可解释性正是用以揭示背后原理。

2、神经网络可解释性的分类

2.1 按照逻辑规则解释（Rule as Explanation）

图左是一颗关于判断西瓜好坏的决策树，经过DFS后，我们可以抽取出右图的规则。而对于神经网络，我们是否也可以类似决策树这样做呢？

答案是肯定的。

第一种方法是分解法，遍历所有特征的排列组合。

分解法最简单，但是缺点也是显而易见的，就是时间复杂度太高，虽然KT算法有所优化，但是指数形式的复杂度还是难以投入实际使用。于是我们引入第二种方法：教育法[1]。

DecText-决策树抽取器，主要采用经过黑箱子的数据来抽取黑箱子的规则，并且与其他决策树不同的是，该方法除了使用标记数据还可以使用未标记数据以及随机数据，只要经过神经网络黑箱子都可以获得标签。对比仅用训练集，由于传统决策树进行生成叶子比生成其根的可信度还要低（因为能用于划分界限的数据越来越少）。所以DecText有一个优势就是可以利用更多的无标记数据甚至随机数据进行补充。但是一般论文也不会提及到自身设计的大多数缺点。例如，这里我认为有两大缺点。一、无标记数据或者随机数据其实有很多是超过解释的意义，例如人脸识别，如果我们倒入一些不及格的人脸甚至随机的图像，决策树也会对这些图像进行开枝散叶，降低了真正解释人脸的枝叶的占比。二、决策树不能表达太深的网络，决策树越深，性能会急剧下降，可解释性也越差。

Tree Regulartion[2]提出了树正则的方法，来抑制了树的深度。

树正则通过引入深度损失正则项，在优化时候会抑制树的深度。而树的深度则是通过一个简单的预估网络进行预估，需要的参数就是主网络的参数。

2.2 按照语义进行解释

类比人类开始对细胞解释的时候，无法一下子直接从细胞本身理解这个细胞的类别或者功能，但是可以从细胞群或者组织（例如表皮细胞组织）来从宏观角度了解细胞的作用。神经网络亦是如此。例如卷积神经网络，浅层的卷积网络往往关注更基础的图像信息例如纹理、颜色等，而越往上层则越能抽象出更丰富的语义，例如人脸识别的眼睛、鼻子等。其中经典代表就是计算机视觉中的经典方法-可视化[3]。

可视化的方法非常多，比如说有一个华人的博士就可视化了CNN，把每一层都展示得非常清楚，只需要在网页上点击对于的神经元，就可以看到工作流程。右边是一位维也纳的小哥，本来搞unity3D特效开发的，他把整个CNN网络用3d的形式可视化了出来。

cnn_visual

featuremap_layout

另外一种主动的按照语义进行解释的代表作：可解释卷积神经网络[4]（Interpretable convolutional neural networks.）与传统的卷积神经网络不同的是，ICNN的每一个卷积核尽量只代表一种概念，例如，传统的卷积核对猫的头或者脚都有较大的激活值，而ICNN只能选择最大的一种。

2.3 通过示例解释

这种方法容易理解，是一种直观方法：寻找和待解释的样本最“相似”的一个训练样本，典型的代表作 Understanding black-box predictions via inflfluence functions,[5]。

2.4 按照属性解释

按照属性解释目前内容上最有深度的。如前面提及到，决策树等透明模型难以模仿复杂的神经网络，那怎么解决呢？针对此问题研究的代表作有：Why should i trust you?: Explaining the predictions of any classififier[6]。

由于LIME不介入模型的内部，需要不断的扰动样本特征，这里所谓的样本特征就是指图片中一个一个的像素了。但如果LIME采样的特征空间太大的话，效率会非常低，而一张普通图片的像素少说也有上万个。若直接把每个像素视为一个特征，采样的空间过于庞大，严重影响效率；如果少采样一些，最终效果又会比较差。所以针对图像任务使用LIME时还需要一些特别的技巧，也就是考虑图像的空间相关和连续的特性。不考虑一些极小特例的情况下，图片中的物体一般都是由一个或几个连续的像素块构成，所谓像素块是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块，我们称之为超像素。