深度学习的可解释性研究综述

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2021091649

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (12): 3639-3650.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021091649

• 人工智能 •

深度学习的可解释性研究综述

李凌敏, 侯梦然, 陈琨, 刘军民()

西安交通大学数学与统计学院，西安 710049

收稿日期:2021-09-22 修回日期:2022-01-15 接受日期:2022-01-20 发布日期:2022-12-21 出版日期:2022-12-10
通讯作者: 刘军民
作者简介:李凌敏（1998—），女，山西晋城人，硕士研究生，主要研究方向：神经网络可解释性
侯梦然（1999—），女，山西临汾人，硕士研究生，主要研究方向：神经网络可解释性
陈琨（1984—），男，陕西咸阳人，博士研究生，主要研究方向：人工智能、知识图谱及其应用
刘军民（1982—），男，陕西西安人，副教授，博士，CCF会员，主要研究方向：机器学习、图像处理、数据分析。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2020AAA0105601)

Survey on interpretability research of deep learning

Lingmin LI, Mengran HOU, Kun CHEN, Junmin LIU()

School of Mathematics and Statistics，Xi’an Jiaotong University，Xi’an Shaanxi 710049，China

Received:2021-09-22 Revised:2022-01-15 Accepted:2022-01-20 Online:2022-12-21 Published:2022-12-10
Contact: Junmin LIU
About author:LI Lingmin， born in 1998， M. S. candidate. Her research interests include interpretability of neural networks.
HOU Mengran， born in 1999， M. S. candidate. Her research interests include interpretability of neural networks.
CHEN Kun，born in 1984， Ph. D. candidate. His research interests include artificial intelligence， knowledge graph and its application.
LIU Junmin，born in 1982， Ph. D.， associate professor. His research interests include machine learning， image processing， data analysis.3650
Supported by:
National key Research and Development Program of China(2020AAA0105601)

摘要/Abstract

摘要：

近年来，深度学习在很多领域得到广泛应用；然而，由于深度神经网络模型的高度非线性操作，导致其可解释性较差，并常常被称为“黑箱”模型，无法应用于一些对性能要求较高的关键领域；因此，对深度学习的可解释性开展研究是很有必要的。首先，简单介绍了深度学习；然后，围绕深度学习的可解释性，从隐层可视化、类激活映射（CAM）、敏感性分析、频率原理、鲁棒性扰动测试、信息论、可解释模块和优化方法这8个方面对现有研究工作进行分析；同时，展示了深度学习在网络安全、推荐系统、医疗和社交网络领域的应用；最后，讨论了深度学习可解释性研究存在的问题及未来的发展方向。

关键词: 深度学习, 可解释性, 隐层可视化, 类激活映射, 频率原理, 可解释模块, 信息论

Abstract:

In recent years， deep learning has been widely used in many fields. However， due to the highly nonlinear operation of deep neural network models， the interpretability of these models is poor， these models are often referred to as “black box” models， and cannot be applied to some key fields with high performance requirements. Therefore， it is very necessary to study the interpretability of deep learning. Firstly， deep learning was introduced briefly. Then， around the interpretability of deep learning， the existing research work was analyzed from eight aspects， including hidden layer visualization， Class Activation Mapping （CAM）， sensitivity analysis， frequency principle， robust disturbance test， information theory， interpretable module and optimization method. At the same time， the applications of deep learning in the fields of network security， recommender system， medical and social networks were demonstrated. Finally， the existing problems and future development directions of deep learning interpretability research were discussed.

Key words: deep learning, interpretability, hidden layer visualization, Class Activation Mapping (CAM), frequency principle, interpretable module, information theory

中图分类号:

TP181

李凌敏, 侯梦然, 陈琨, 刘军民. 深度学习的可解释性研究综述[J]. 计算机应用, 2022, 42(12): 3639-3650.

Lingmin LI, Mengran HOU, Kun CHEN, Junmin LIU. Survey on interpretability research of deep learning[J]. Journal of Computer Applications, 2022, 42(12): 3639-3650.

图/表 10

表1 激活函数的形式

Tab. 1 Forms of activation functions

激活函数	基本形式
Sigmoid	$S x = 1 1 + e - x$
tanh	$t a n h x = e x - e - x e x + e - x$
ReLU	$R e L U (x) = m a x (0, x)$
Leaky ReLU	$f (x) = x, x > 0 λ x, x ≤ 0; λ ∈ (0,1)$
RReLU	$f (x) = x, x > 0 λ x, x ≤ 0; λ ∼ U (l, u), l < u, l, u ∈ [0,1)$
Noisy ReLU	$f (x) = m a x (0, x + Y); Y ∼ N (0, σ (x))$

表1 激活函数的形式

Tab. 1 Forms of activation functions

激活函数	基本形式
Sigmoid	$S x = 1 1 + e - x$
tanh	$t a n h x = e x - e - x e x + e - x$
ReLU	$R e L U (x) = m a x (0, x)$
Leaky ReLU	$f (x) = x, x > 0 λ x, x ≤ 0; λ ∈ (0,1)$
RReLU	$f (x) = x, x > 0 λ x, x ≤ 0; λ ∼ U (l, u), l < u, l, u ∈ [0,1)$
Noisy ReLU	$f (x) = m a x (0, x + Y); Y ∼ N (0, σ (x))$

表2 损失函数的基本形式

Tab. 2 Basic forms of loss functions

损失函数	基本形式
CrossEntropy	$l o s s = - ∑ i y i l o g y ̂ i$
MSE损失函数	$l o s s = ∑ i = 1 n y i - y ̂ i 2$
log损失函数	$l o s s = - l o g [p (1 / x)], y = 1 - l o g [1 - p (1 / x)], y = 0$
Adaboost	$l o s s = 1 n ∑ i = 1 n e x p (- y i y ̂ i)$
Hinge损失函数	$l o s s = m a x 0,1 - y y ̂; y = ± 1$

表2 损失函数的基本形式

Tab. 2 Basic forms of loss functions

损失函数	基本形式
CrossEntropy	$l o s s = - ∑ i y i l o g y ̂ i$
MSE损失函数	$l o s s = ∑ i = 1 n y i - y ̂ i 2$
log损失函数	$l o s s = - l o g [p (1 / x)], y = 1 - l o g [1 - p (1 / x)], y = 0$
Adaboost	$l o s s = 1 n ∑ i = 1 n e x p (- y i y ̂ i)$
Hinge损失函数	$l o s s = m a x 0,1 - y y ̂; y = ± 1$

图1 解池操作示意图

Fig.1 Schematic diagram of unpooling operation

图2 三种类激活映射方法的内部机制

Fig.2 Internal mechanisms of three class activation mapping methods

表3 基于类激活映射的5种方法优缺点对比

Tab.3 Advantages and disadvantages comparison among five methods based on class activation mapping

方法	优点	缺点
CAM^［15］	支持任意输入大小，参数少，鲁棒性强	需要修改原模型结构，重新训练
Grad-CAM^［16］	可以可视化任意结构的卷积神经网络	缺乏突出显示细微细节的能力
Grad-CAM++^［17］	更适用于同类多目标情况	视觉上不够干净，标记了大量背景信息
Score-CAM^［18］	摆脱了梯度依赖，背景中噪声减小	—
Ablation-CAM^［19］	直接对特征图进行掩码操作，定位更准确	需要遍历特征图，计算耗时长

表4 基于偏导的敏感性分析方法

Tab. 4 Sensitivity analysis methods based on partial derivatives

方法	隐层激活函数	输入变量对输出变量的敏感性系数	$f' n e t j$ 的值
文献［20］方法	$f x = 1 1 + e - x$	$s i = f 1 1 - f 1 ∑ j = 1 L ω i j ν j 1 f j 1 - f j$	$f j 1 - f j$
文献［21］方法	$f x = 1 - e - x 1 + e - x$	$s i = ∑ j = 1 L ω i j ν j 1 1 + f j 1 - f j$	$0.5 1 + f j 1 - f j$
文献［22］方法	$f x = e x p ∑ i = 1 N x i - u j i 2 / - 2 ν j 2$	$s i = ∑ j = 1 L ω j x i - u j i - ν j 2 e x p ∑ i = 1 N x i - u j i 2 / - 2 ν j 2$	$x i - u j i - ν j 2 e x p ∑ i = 1 N x i - u j i 2 / - 2 ν j 2$

表4 基于偏导的敏感性分析方法

Tab. 4 Sensitivity analysis methods based on partial derivatives

方法	隐层激活函数	输入变量对输出变量的敏感性系数	$f' n e t j$ 的值
文献［20］方法	$f x = 1 1 + e - x$	$s i = f 1 1 - f 1 ∑ j = 1 L ω i j ν j 1 f j 1 - f j$	$f j 1 - f j$
文献［21］方法	$f x = 1 - e - x 1 + e - x$	$s i = ∑ j = 1 L ω i j ν j 1 1 + f j 1 - f j$	$0.5 1 + f j 1 - f j$
文献［22］方法	$f x = e x p ∑ i = 1 N x i - u j i 2 / - 2 ν j 2$	$s i = ∑ j = 1 L ω j x i - u j i - ν j 2 e x p ∑ i = 1 N x i - u j i 2 / - 2 ν j 2$	$x i - u j i - ν j 2 e x p ∑ i = 1 N x i - u j i 2 / - 2 ν j 2$

图3 三种激活函数训练过程中的信息平面

Fig. 3 Information planes in training process of three activation functions

图4 Info-GAN的基本结构

Fig. 4 Basic structure of Info-GAN

表5 各类方法特点对比及结合方法描述

Tab. 5 Comparison of characteristics of various methods and description of combined methods

类别	方法	特点
被动解释	基于隐层可视化	运用可视化方法生成人类能理解的图像，解释隐层的含义
	基于类激活映射	对线型图线性加权获得类激活图，解释个体的分类决策
	基于敏感性分析	对输入变量施加扰动，评估特征的重要性
	基于鲁棒性扰动测试	解释精心设计过的新输入对模型预测的影响程度
	基于频率原理	研究频率信号的规律，解释神经网络训练过程中的偏好
主动解释	基于可解释模块	额外引入可解释的网络模块，修改原有网络结构
主动解释	基于优化方法	向损失函数中添加正则化项，利用相关的优化方法进行解释
补充解释	基于信息论	将信息论领域的相关概念或术语整合到神经网络中，获得更多信息的解释
结合方法	文献［64］提出了敏感神经元稳定（Sensitive Neuron Stabilizing， SNS）方法，结合了基于敏感性和鲁棒性扰动测试的解释方法，通过衡量神经元对良性和对抗例子的行为变化强度，从神经元敏感性的角度对深层模型的鲁棒性进行了解释；文献［33］结合了基于频率原理和优化方法的解释方法，利用 DNN低频占优的原则，加快求解泊松方程

表6 不同算法的IC指标的部分实验结果

Tab. 6 Some experimental results of IC index among different algorithms

数据集	DT	RobDT	LCPA	BBM-RS
adult	414.20	287.90	14.90	6.00
bank	30.70	26.80	8.90	8.00
bank2	30.00	30.70	13.80	4.50
breastcancer	15.20	7.40	6.00	11.00
Careval	59.30	28.20	10.10	8.70
Compasbin	67.80	33.70	5.40	7.60
diabetes	31.20	27.90	6.00	2.10
ficobin	30.60	59.60	6.40	11.80
heart	20.30	13.60	11.90	9.50
ionosphere	11.30	8.60	17.90	6.80

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深度学习的可解释性研究综述

Survey on interpretability research of deep learning

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