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      什么是“可解釋的”? 可解釋性AI不能解釋什么

      2020年05月31日 10:51 ? 次閱讀

      準確性與可解釋性是不能同時達到的嗎?來自IEEE研究員Cuntai Guan這樣認為:“許多機器決策仍然沒有得到很好的理解”。大多數論文甚至提出在準確性和可解釋性之間進行嚴格區分。

      神經網絡是準確的,但無法解釋;在計算機視覺中,決策樹是可解釋的,但不準確??山忉屝訟I(XAI)試圖彌合這一分歧,但正如下面所解釋的那樣,“XAI在不直接解釋模型的情況下證明了決策的合理性”。

      這意味著金融和醫學等應用領域的從業者被迫陷入兩難境地:選擇一個無法解釋的、準確的模型,還是一個不準確的、可解釋的模型。

      什么是“可解釋的”?

      定義計算機視覺的可解釋性是一項挑戰:解釋像圖像這樣的高維輸入的分類意味著什么?正如下面討論的,兩種流行的定義都涉及到顯著圖和決策樹,但是這兩種定義都有缺點。

      可解釋性AI不能解釋什么

      顯著圖:

      許多XAI方法產生的熱圖被稱為顯著圖,突出顯示影響預測的重要輸入像素。然而,顯著圖映射只關注輸入,而忽略了解釋模型如何決策。

      拍攝原始圖像

      使用一種稱為Grad-CAM的方法的顯著圖

      和另一種使用引導反向傳播方法的圖像

      顯著圖不能解釋什么

      為了說明為什么顯著圖不能完全解釋模型如何預測,這里有一個例子:下列顯著圖是相同的,但是預測結果不同。

      為什么?盡管兩個顯著圖都突出顯示了正確的對象,但有一個預測結果是不正確的?;卮疬@個問題可以幫助改進模型,但是如下所示,顯著圖不能解釋模型的決策過程。

      模型預測結果為有耳朵的鳥

      模型預測結果為有角的鳥

      這些是使用Caltech-UCSDBirds-200-2011(或簡稱CUB 2011)在ResNet18模型上運用Grad-CAM方法得到的結果。雖然顯著圖看起來非常相似,但是模型的預測結果不同。因此,顯著圖并不能解釋模型是如何達到最終預測的。

      決策樹

      另一種方法是用可解釋的模型代替神經網絡。深度學習之前,決策樹是準確性和可解釋性的黃金標準。下面演示決策樹的可解釋性,它通過將每個預測分解為一系列決策來工作。

      與僅僅預測“大漢堡”或“華夫餅”不同,上面的決策樹將輸出一系列導致最終預測的決策。然后可以分別對這些中間決策進行驗證或質疑。因此,經典的機器學習將這種模型稱為“可解釋的”。

      但是,就準確性而言,決策樹在圖像分類數據集2上落后于神經網絡達40%。神經網絡和決策樹混合算法也表現不佳,甚至在數據集CIFAR10上無法匹配神經網絡,該數據集有如下所示的32x32微小圖像。

      該示例展現了32x32有多小。這是來自CIFAR10數據集的一個樣本。

      這種精度差距損害了可解釋性:需要高精度、可解釋的模型來解釋高精度的神經網絡。

      進入神經支持的決策樹

      通過建立既可解釋又準確的模型來改良這種錯誤的二分法。關鍵是將神經網絡與決策樹相結合,在使用神經網絡進行低級決策時保留高級的可解釋性。

      如下所示,將這些模型稱為神經支持的決策樹(NBDTs),并證明它們能夠在保持決策樹可解釋性的同時,與神經網絡的準確性相匹配。

      在此圖中,每個節點都包含一個神經網絡。該圖僅突出顯示了一個這樣的節點和內部的神經網絡。在神經支持的決策樹中,通過決策樹進行預測,以保留高級解釋性。

      但是,決策樹中的每個節點都是做出低級決策的神經網絡。上面的神經網絡做出的“低級”決定是“有香腸”或“沒有香腸”。

      NBDT與決策樹一樣可解釋。

      與當今的神經網絡不同,NBDT可以輸出中間決策來進行預測。例如,給定圖像,神經網絡可以輸出Dog。但是,NBDT可以同時輸出Dog和Animal,Chordate,Carnivore(下圖)。

      在此圖中,每個節點都包含一個神經網絡。該圖僅突出顯示了一個這樣的節點和內部的神經網絡。在神經支持的決策樹中,通過決策樹進行預測,以保留高級解釋性。

      但是,決策樹中的每個節點都是做出低級決策的神經網絡。上面的神經網絡做出的“低級”決定是“有香腸”或“沒有香腸”。上面的照片是根據Pexels許可從pexels.com獲取的。

      NBDT實現了神經網絡的準確性。

      與其他任何基于決策樹的方法不同,NBDT在3個圖像分類數據集上都匹配神經網絡精度(差異小于1%)。NBDT還能在ImageNet上實現神經網絡2%范圍內波動的準確性,ImageNet是擁有120萬張224x224圖像的最大圖像分類數據集之一。

      此外,NBDT為可解釋的模型設置了新的最新精度。NBDT的ImageNet準確度達到75.30%,比基于決策樹的最佳競爭方法高出整整14%。為了準確地說明這種準確性的提高:對于不可解釋的神經網絡,類似的14%的增益花費了3年的研究時間。

      神經支持的決策樹可以解釋什么,如何解釋

      個人預測的理由

      最有見地的理由是根據該模型從未見過的對象。例如,考慮一個NBDT(如下),并在斑馬上進行推斷。盡管此模型從未見過斑馬,但下面顯示的中間決策是正確的——斑馬既是動物又是蹄類動物。單個預測的正確性的能力對于沒見過的物體至關重要。

      NBDT甚至可以為沒見過的物體做出準確的中間決策。在此,該模型在CIFAR10上進行了訓練,并且之前從未見過斑馬。盡管如此,NBDT仍正確地將斑馬識別為動物和蹄類動物。上面的照片是根據Pexels許可從pexels.com獲取的。

      模型行為的理由

      此外,發現可以使用NBDT后,可解釋性的準確性得到了提高。這與簡介中的二分法背道而馳:NBDT不僅具有準確性和可解釋性,還使準確性和可解釋性成為同一目標。

      ResNet10層次結構

      WideResNet層次結構

      在前者中,“貓”,“青蛙”和“飛機”位于同一子樹下。相比之下,WideResNet層次結構在每一側干凈地分割了Animals和Vehicles。上面的圖片來自CIFAR10數據集。

      例如,較低精度的ResNet?層次結構將青蛙,貓和飛機分組在一起的意義較小。這是“不太明智的”,因為很難找到所有三類共有的明顯視覺特征。

      相比之下,準確性更高的WideResNet層次結構更有意義,將Animal與Vehicle完全分開——因此,準確性越高,NBDT的解釋就越容易。

      圖源:unsplash

      了解決策規則

      使用低維表格數據時,決策樹中的決策規則很容易解釋,例如,如果盤子中有面包,那么選擇右側節點,如下所示。但是,決策規則對于像高維圖像這樣的輸入而言并不那么直接。

      此示例演示了如何使用低維表格數據輕松解釋決策規則。右側是幾個項目的表格數據示例。左側是根據此數據訓練的決策樹。

      此時,決策規則(藍色)是“是否有面包?”所有帶有面包(橙色)的項目都發給最上面的節點,而所有沒有面包(綠色)的項目都發給最下面的節點。該模型的決策規則不僅基于對象類型,而且還基于上下文、形狀和顏色。

      為了定量地解釋決策規則,使用了稱為WordNet7的現有層次;通過這種層次結構,可以找到類之間最具體的共享含義。例如,給定類別Cat和Dog,WordNet將提供哺乳動物。如下圖所示,定量地驗證了這些WordNet假設。

      左子樹(紅色箭頭)的WordNet假設是Vehicle。右邊(藍色箭頭)的WordNet假設是Animal。為了定性地驗證這些含義,針對沒見過的物體類別對NBDT進行了測試

      查找訓練期間未見過的圖像。

      根據假設,確定每個圖像屬于哪個節點。例如,大象是動物,所以*可以找到正確的子樹。

      現在,可以通過檢查將多少圖像傳遞給正確的節點來評估假設。例如,檢查將多少張大象圖像發送到“Animal”子樹。

      這些分類的正確性顯示在右側,沒見過的動物(藍色)和沒見過的Vehicle(紅色)都顯示較高的準確性。

      請注意,在具有10個類別(即CIFAR10)的小型數據集中,可以找到所有節點的WordNet假設。但是,在具有1000個類別的大型數據集(即ImageNet)中,只能找到節點子集的WordNet假設。

      一分鐘內嘗試NBDT

      現在有興趣嘗試NBDT嗎?無需安裝任何軟件,就可以在線查看更多示例輸出,甚至可以嘗試Web示例?;蛘?,使用命令行實用程序來運行推理(使用pip installnbdt安裝)。下面對貓的圖片進行推斷。

      
      

      ?

      nbdthttps://images.pexels.com/photos/126407/pexels-photo-126407.jpeg?auto=compress&cs=tinysrgb&dpr=2&w=32?#?this?can?also?be?a?path?to?local?image?

      這將輸出類別預測和所有中間決策。

      
      

      ?

      PredicTIon:?cat?//?Decisions:?animal?(99.47%),?chordate(99.20%),?carnivore?(99.42%),?cat?(99.86%)?

      也可以只用幾行Python代碼加載預訓練的NBDT。使用以下內容開始,支持幾種神經網絡和數據集。

      
      

      ?

      from?nbdt.model?import?HardNBDTfrom?nbdt.models?importwrn28_10_cifar10model?=?wrn28_10_cifar10()model?=?HardNBDT(?pretrained=True,?dataset='CIFAR10',?arch='wrn28_10_cifar10',?modelmodel=model)?

      作為參考,請參見上面運行的命令行工具的腳本。僅約20行就能進行轉換輸入和運行推理。

      運作原理

      神經支持決策樹的訓練和推理過程可以分為四個步驟。

      訓練NBDT分為兩個階段:首先,構建決策樹的層次結構。其次,訓練帶有特殊損失項的神經網絡。要進行推理,請將樣本輸入神經網絡主干。最后,將最后一個完全連接的層作為決策規則序列運行。

      構建決策樹的層次結構。此層次結構確定了NBDT必須在哪些類之間進行決策。將此層次結構稱為歸納層次結構。

      此層次結構產生一個特定的損失函數,稱為樹監督損失5。使用此新損失函數訓練原始神經網絡,無需任何修改。

      通過使樣本輸入神經網絡主干來開始推理。主干是最終完全連接層之前的所有神經網絡層。

      通過將最終的全連接層作為決策規則序列,稱為嵌入式決策規則來完成推理。這些決策形成最終的預測。

      可解釋性AI不能完全解釋神經網絡如何實現預測:現有方法可以解釋圖像對模型預測的影響,但不能解釋決策過程。決策樹解決了這個問題,但其準確性還存在個挑戰。

      因此,將神經網絡和決策樹結合在一起。與采用相同混合設計的前代產品不同,神經支持決策樹(NBDT)同時解決了以下問題:

      神經網絡無法提供理由;

      決策樹無法達到較高的準確性。

      這為醫學和金融等應用提供了一種新的準確、可解釋的NBDT。

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      發表于 2020-05-23 10:28? 291次閱讀
      英特爾聯手賓夕法尼亞大學,讓AI也能識別腦腫瘤

      香港大學發布新冠肺炎AI成果,準確率高達88%

      近日,香港大學統計與精算學系系主任尹國圣教授聯合其他多位學者發表一篇最新論文,介紹了一個最新的新冠肺....
      發表于 2020-05-22 22:05? 793次閱讀
      香港大學發布新冠肺炎AI成果,準確率高達88%

      卷積神經網絡—深度卷積網絡:實例探究及學習總結

      《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經網絡—深度卷積網絡:實例探究 學習總結...
      發表于 2020-05-22 17:15? 58次閱讀
      卷積神經網絡—深度卷積網絡:實例探究及學習總結

      5G與人工智能、物聯網和AR融合實現智能連接

      盡管要真正衡量5G創新對企業的直接影響還為時過早,但你們所有人都應該擁抱美好的未來。
      發表于 2020-05-22 17:09? 893次閱讀
      5G與人工智能、物聯網和AR融合實現智能連接

      AI煲仔飯機器人在河南鄭東新區街頭精彩亮相

      近日,一臺“AI煲仔飯機器人”在河南鄭東新區街頭精彩亮相,顧客掃碼下單,AI控制的智能化機器人全自動....
      發表于 2020-05-22 11:26? 115次閱讀
      AI煲仔飯機器人在河南鄭東新區街頭精彩亮相

      AI工具發現了三種可用于預測COVID-19重癥...

      盡管大多數新冠病毒感染案例停留在在輕度或中度,但有些人直至恢復都沒能表現出 COVID-19 的任何....
      發表于 2020-05-22 09:29? 388次閱讀
      AI工具發現了三種可用于預測COVID-19重癥...

      全球首位3D版AI合成主播“新小微”正式亮相

      由新華社聯合搜狗公司推出的全球首位3D版AI合成主播新小微正式亮相,這位虛擬主播采用最新人工智能技術....
      發表于 2020-05-21 17:19? 1130次閱讀
      全球首位3D版AI合成主播“新小微”正式亮相

      AI專家為較小城市構建COVID-19預測模型

      在機器學習,數據挖掘和模式識別方面具有專業知識的Malik Magdon-Ismail博士專門為紐約....
      發表于 2020-05-21 11:01? 404次閱讀
      AI專家為較小城市構建COVID-19預測模型

      供應商大肆宣傳AI與COVID

      引起她注意的公司包括位于牛津的Exscientia,該公司贏得了將AI發現的藥物用于人體試驗的競賽,....
      發表于 2020-05-21 10:59? 351次閱讀
      供應商大肆宣傳AI與COVID

      美國醫療保健將幫助“使人工智能為我們所有人服務”

      斯科特在《西雅圖時報》上接受采訪時預測,巨大的工作機會“將迫使公眾和政府重新構想我們醫療保健系統的核....
      發表于 2020-05-21 10:44? 322次閱讀
      美國醫療保健將幫助“使人工智能為我們所有人服務”

      是否希望看到AI在醫療保健方面表現不佳?

      自由數據安全顧問Ralph Tkatchuk徹底解決了無處不在但仍被過度炒作的技術所帶來的挑戰。他指....
      發表于 2020-05-21 10:30? 397次閱讀
      是否希望看到AI在醫療保健方面表現不佳?

      一家科技巨頭正在向在各個領域工作的醫療保健專家提...

      該公司在公告中稱,“公民”應答技術結合了CDC指導文件中的數據以及州網站上與COVID相關的新聞和信....
      發表于 2020-05-21 10:24? 277次閱讀
      一家科技巨頭正在向在各個領域工作的醫療保健專家提...

      AI可以幫助皮膚科醫生更準確地診斷許多皮膚疾病和...

      正如《研究皮膚病學雜志》(Journal of Investigative Dermatology)....
      發表于 2020-05-21 10:22? 343次閱讀
      AI可以幫助皮膚科醫生更準確地診斷許多皮膚疾病和...

      實驗性AI將COVID輕度與嚴重區分開

      由紐約大學的研究人員與中國的兩家醫院合作開發的實驗性決策支持工具可以幫助ER醫師確定哪些患者可以住院....
      發表于 2020-05-21 10:20? 273次閱讀
      實驗性AI將COVID輕度與嚴重區分開

      一個新的AI應用程序正在投放市場

      該應用程序通過機器學習算法進行工作,這些算法使用Apple Watch的數據并將其與個人健康數據模式....
      發表于 2020-05-21 10:10? 371次閱讀
      一個新的AI應用程序正在投放市場

      波士頓兒童醫院開發了一個在線資源HealthMa...

      波士頓兒童醫院首席創新官約翰·布朗斯坦(John Brownstein)在彭博市場上討論了該技術。他....
      發表于 2020-05-21 10:06? 321次閱讀
      波士頓兒童醫院開發了一個在線資源HealthMa...

      銳捷網絡正是發布了2020年云數據中心產品的發展...

      在發布會上,計世資訊(CCW Research)首席分析師任偉巍表示:“新基建”提供了巨大的市場潛力....
      發表于 2020-05-21 09:36? 430次閱讀
      銳捷網絡正是發布了2020年云數據中心產品的發展...

      AI觀察室|無需實體FPGA也能AI部署?聽聽清...

      曾書霖:在研究中,我們對公有云和私有云兩種場景進行了區分(如下圖所示)。公有云主要強調用戶之間的隔離....
      發表于 2020-05-21 09:02? 561次閱讀
      AI觀察室|無需實體FPGA也能AI部署?聽聽清...

      利用Microchip PolarFire FP...

      隨著人工智能、機器學習技術和物聯網的興起,應用開始向收集數據的網絡邊緣遷移。為縮小體積、減少產熱、提....
      發表于 2020-05-20 10:47? 166次閱讀
      利用Microchip PolarFire FP...

      無人機配送迎新機遇,商用普及之路或加速

      作為低空中的“王者”,近年來無人機的發展異常迅猛。在人工智能、大數據等前沿技術的快速發展下,如今無人....
      發表于 2020-05-19 23:24? 1059次閱讀
      無人機配送迎新機遇,商用普及之路或加速

      智能家居可幫助我們解放雙手,它將面臨哪些痛點

      不管身在何處,只需要打開手機輕輕一點,家里的掃地機器人就會自動開始清潔地面。在以往,這種畫面只有在科....
      發表于 2020-05-19 20:07? 624次閱讀
      智能家居可幫助我們解放雙手,它將面臨哪些痛點

      智慧氣象的加速建設,將對我們的生活帶來巨大便利

      氣象對人的影響不必贅述,想來大家都有所了解。一直以來,不管是人們的生產還是生活,都與氣象密切相關,同....
      發表于 2020-05-19 17:59? 679次閱讀
      智慧氣象的加速建設,將對我們的生活帶來巨大便利

      卷積神經網絡的優點是什么

      卷積神經網絡的優點
      發表于 2020-05-05 18:12? 41次閱讀
      卷積神經網絡的優點是什么

      李航統計學習第五章之決策樹

      李航統計學習第五章-決策樹
      發表于 2020-04-29 15:12? 34次閱讀
      李航統計學習第五章之決策樹

      反饋神經網絡算法是什么

      反饋神經網絡算法
      發表于 2020-04-28 08:36? 47次閱讀
      反饋神經網絡算法是什么

      無位置傳感器無刷直流電機驅動怎么樣?

      在這個控制系統里的電動勢估計神經網絡模型有7個輸入層,14個中間層,和兩個輸出層。神經網絡被離線訓練后來處參考速度...
      發表于 2020-04-20 07:52? 124次閱讀
      無位置傳感器無刷直流電機驅動怎么樣?

      機器學習的決策樹介紹

      機器學習——決策樹算法分析
      發表于 2020-04-02 11:48? 113次閱讀
      機器學習的決策樹介紹

      基于神經網絡融合的傳感器怎么消除溫度誤差?

      目前,我國在役長距離油氣輸送管道總長兩萬公里左右,腐蝕導致的油氣泄漏事故時有發生,造成了經濟損失、能源浪費。因...
      發表于 2020-03-06 08:16? 244次閱讀
      基于神經網絡融合的傳感器怎么消除溫度誤差?

      BP神經網絡PID控制電機模型仿真

      求一個simulink的蓄電池用BP神經網絡PID控制電機加速勻速減速運動的模型仿真...
      發表于 2020-02-22 02:17? 523次閱讀
      BP神經網絡PID控制電機模型仿真

      BP模糊神經網絡純電動汽車電機控制

      針對傳統比例積分(PI)控制在電機控制中控制效果不良的問題,設計了一種基于向后傳播算法(BP)模糊神經網絡的P...
      發表于 2019-12-10 16:32? 845次閱讀
      BP模糊神經網絡純電動汽車電機控制

      BiLSTM模型的CRF層是怎么工作的?

      BiLSTM模型中CRF層的運行原理-1
      發表于 2019-11-06 09:26? 341次閱讀
      BiLSTM模型的CRF層是怎么工作的?
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