李宏毅机器学习&深度学习课程|机器学习模型的可解释性2:机器心中的猫长什么样子?

全局解释的概念:讲解了全局解释的概念。通过对卷积神经网络中filter的分析,讲解如何利用机器自动生成一张图片,以了解filter负责检测的特征。通过最大化filter输出的feature map值,使用类似梯度下降的方法找到这张图片,从而观察filter想要检测的特征。

手写数字图片的侦测:介绍了如何通过卷积神经网络的filter来侦测手写数字图片中的笔画pattern,以及观察image classifier的输出情况。通过实验发现,即使是加入杂音的图片,机器也能高信心地判断出数字类别,说明了adversarial attack的可能性。

优化手写数字识别:讲述了在手写数字识别中如何通过加入更多限制来优化问题,例如通过衡量图像与数字的相似度来找出最佳解。同时介绍了如何使用生成器来训练图像生成器,通过输入低维向量生成图像,来达到更清晰的结果。

图像生成器和分类器:介绍了如何使用图像生成器和图像分类器来帮助机器识别不同类别的图片。通过找到一个合适的z值,生成对应的图片x,再通过图像分类器得出对应类别y的信息分数。这种方法可以让机器生成看起来更像真实物体的图片。

线性模型模仿黑盒子:介绍了如何使用线性模型来模仿黑盒子的行为,通过局部可解释性的方法让线性模型模仿黑盒子在小区域内的行为。讨论了线性模型的能力有限,无法完全模仿神经网络的行为。提出了局部可解释性方法的概念,并探讨了在分类器中添加一个非类别的选项可能的影响。

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