[2022]李宏毅深度学习与机器学习第九讲（必修）-机器学习的可解释性

做笔记的目的

1、监督自己把50多个小时的视频看下去，所以每看一部分内容做一下笔记，我认为这是比较有意义的一件事情。
2、路漫漫其修远兮，学习是不断重复和积累的过程。怕自己看完视频不及时做笔记，学习效果不好，因此想着做笔记，提高学习效果。
3、因为刚刚入门深度学习，听课的过程中，理解难免有偏差，也希望各位大佬指正。

为什么需要可解释性

就算模型知道答案，但是不代表智能或者知道本质。

在一些领域如医疗、银行、判案里面应用深度学习的技术，如果不能给出为什么这样做仅仅只是一个答案，可能并不具有说服性，我们需要一个这么做到原因给上级或者老板交差，就像第二个图片一样，给一个理由礼让的概率就会非常大。


同时如果知道模型为什么这么做，那么我们就可以进一步改进模型。

有人会认为不可解释就不应该做，但是这并不对。explainable的意思是本来是个黑箱，我们给予他们解释，interpretable是原来就不是黑箱，我们找到一个解释。

Explainable ML分为两类

Local Explanation

Which component is critical？

我们可以改造或删除components，如果结果改变了，那么说明这个重要

第二个方法是计算gradient，改变某一个输出，看看loss，如果loss变化大说明重要，这个技术叫做Saliency Map。

亮说明重要，可以看到第二个图亮的地方是四周，这就有问题了。

发现一类是黑色背景

所以Saliency Map技术可以帮我们找到一些解释。下面这个是真实案例，可以看到关注点并不是。

SmoothGrad技术，随便加噪声然后生成Typical，然后平均得到最终的图

但是光看gradient并不一定能反映问题，如下图，鼻子长度，超过一定之后就不增加可能性了。

How a network processes the input data？

我们可以将每一层的输出降维然后进行可视化。

可以看到经过8层之后，就知道不同的人说的同一句话放在一起，说明学习到了语音信息。

也可以用可视化的方法解释，attention有些时候可以解释有些时候不可以解释。

Probing的方法是训练一个模型去判断，但是需要小心，因为可能是模型没有Train好，导致发现不了信息。

也不一定局限在分类器，也可以是TTS，这个会抹去声音特征提取文本特征。
将钢琴声加入，在LSTM层之后被过滤调了。

Global Explanation

我们可以分析每个filter都在侦测什么。

也可以看模型认为什么是最符合某一类的。但是这个并不容易，有可能模型就感觉一些噪声很像数字，如下图。

所以我们需要加入一些限制，就可以得到一些东西，但是这个限制并不容易设置需要根据人的经验。

也可以用生成器，生成器产生的x在分类器里产生的分数越大越好，这样就可以看产生的image是什么样子。

结果如下图

其实我们并不关心机器想的是什么，就很像人强加的解释，给人一种安慰。

Outlook

可以用Linear Model去模拟复杂模型，然后去解释。