李宏毅机器学习&深度学习课程|机器学习模型的可解释性1:神经网络如何分辨宝可梦和数码宝贝

Explainable Machine Learning的重要性:讲述了Explainable的Machine Learning的重要性。机器学习模型不仅需要给出答案,还需要解释其答案的理由,以便人类理解和信任。在医疗、法律、自动驾驶等领域,可解释性模型是必需的,以确保决策的透明和公正。未来希望通过解释结果来改进模型。

线性模型与深度模型的解释能力:述了线性模型和深度模型的解释能力对比。线性模型简单易解释,但有限制;深度模型虽更强大却难以解释。提倡使用既解释性又强大的模型,如决策树。决策树结构清晰可解释,但复杂度问题仍需解决。强调解释性机器学习的目标是什么。

Explainable Machine Learning的目标和重要性:讨论了explainable machine learning的目标和重要性。作者强调好的explanation是能让人接受的,就像人们需要一个理由一样。通过心理学实验的例子,说明了给出理由的重要性。Explainable machine learning分为Local和Global两种Explanation,分别是针对特定图片和整体模型的解释。

影像和文字中的重要性确定:讲述了如何确定在影像或文字中哪些部分对机器做出最终决策最重要。通过改变或删除不同部分,观察网络输出的变化来确定重要性。实验表明,改变灰色方块的位置可以改变网络输出结果,从而确定机器是真正看到了什么。计算Gradient可以进一步确定每个像素的重要性,绘制Salient Scene Map。

Salient Scene Map技术介绍:介绍了Salient Scene Map技术,通过分析图像中像素的重要性来判断物体类别,以宝可梦与数码宝贝的分类为例,展示了机器学习的准确率和Explainable AI的重要性,呼吁使用更好的Saliency Map技术。

Smooth Grain和Integrated Gradient方法:介绍了如何通过Smooth Grain方法优化Saliency Map,以减少杂讯,并让机器更好地理解重要性。另外,通过举例说明Gradient并不完全反映组件重要性,介绍了Integrated Gradient方法。最后,讲解了通过降维方法观察网络处理输入的过程。

神经网络语音识别过程:介绍了使用神经网络进行语音识别的过程。从声音特征到网络输出,展示了如何通过多层网络识别相同内容的不同人说的句子,并使用Attention层来解释网络学到的内容。此外,还介绍了通过Probing技术揭示网络学到的特征,但需要注意分类器的准确性。

Probing Model观察Classifier的影响:讲解了如何通过Probing Model来观察Classifier的正确率是否受到Learning Rate或其他因素影响,并举例说明了通过语音合成模型和网络层的处理对声音特征的影响。通过实验发现,网络的层次结构对声音特征的还原和噪声滤除有着不同的影响。

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