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淺談機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性和透明性

454398 ? 來源:機器之心 ? 作者:YuZhang ? 2021-01-05 14:02 ? 次閱讀
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XAI 主要解決以下問題:對于使用者而言某些機器學(xué)習(xí)模型如同黑盒一般,給它一個輸入,決策出一個結(jié)果。比如大部分深度學(xué)習(xí)的模型,沒人能確切知道它決策的依據(jù)以及決策是否可靠。如圖 1 的 output 所示,為一般網(wǎng)絡(luò)給出的決策,缺乏可解釋性的結(jié)果讓使用者感到困惑,嚴(yán)重限制了其在現(xiàn)實任務(wù)中的廣泛應(yīng)用。

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圖 1 如今的深度學(xué)習(xí) [1]

所以為了提高機器學(xué)習(xí)模型的可解釋性和透明性,使用戶和決策模型之間建立信任關(guān)系,近年來學(xué)術(shù)界進行了廣泛和深入的研究并提出了可解釋的機器學(xué)習(xí)模型。如圖 2,模型在決策的同時給出相應(yīng)的解釋,以獲得用戶的信任和理解。

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圖 2 可解釋的機器學(xué)習(xí) [1]

對于機器學(xué)習(xí)模型來說,我們常常會提到2個概念:模型準(zhǔn)確性(accuracy)和模型復(fù)雜度(complexity)。模型的復(fù)雜度與準(zhǔn)確性相關(guān),又與模型的可解釋性相對立。因此我們希望找到一種模型如圖 3 所示,具有可解釋性的同時盡可能保證模型的準(zhǔn)確性和復(fù)雜度。
編輯:hfy

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