神经网络的可解释性分析：14种归因算法

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 来源： 机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释 DNN 如何做出决定。缺乏可解释性损害了 DNN 的可靠性，从而阻碍了它们在高风险任务中的广泛应用，例如自动驾驶和 AI 医疗。因此，可解释 DNN 引起了越来越多的关注。 作为解释 DNN 的典型视角，归因方法旨在计算每个输入变量对网络输出的归因 / 重要性 / 贡献分数。例如，给定一个用于图像分类的预训练 DNN 和一个输入图像，每个输入变量的属性得分是指每个像素对分类置信度得分的数值影响。 尽管近年来研究者提出了许多归因方法，但其中大多数都建立在不同的启发式方法之上。目前还缺乏统一的理论视角来检验 ………………………………