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深度學(xué)習(xí)可解釋性差到底是什么意思？
2019-03-06
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很多人在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的時(shí)候會(huì)遇到一個(gè)疑惑，那就是深度學(xué)習(xí)可解釋差這個(gè)說(shuō)法是否準(zhǔn)確。這個(gè)拗口的詞匯相信大家對(duì)其義也不甚了解。雖說(shuō)這個(gè)詞匯不好理解，但是這個(gè)詞匯確實(shí)是一個(gè)十分重要的概念，我們要想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)知識(shí)就不能忽略這個(gè)詞匯。那么深度學(xué)習(xí)可解釋差到底是什么意思呢？下面我們就給大家介紹一下這個(gè)詞匯的意思。


首先我們給大家解讀一下“解釋”的含義，其實(shí)解釋的意思就是在觀察的基礎(chǔ)上進(jìn)行思考,合理地說(shuō)明事物變化的原因，事物之間的聯(lián)系，或者是事物發(fā)展的規(guī)律。而深度學(xué)習(xí)可解釋性差，意思就是我們很難去說(shuō)明一條樣本數(shù)據(jù)灌進(jìn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出來(lái)這樣一個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果的原因，這造成的直接后果就是很多時(shí)候我們不清楚如何針對(duì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做優(yōu)化。


我們?cè)趺慈ソ忉屵@個(gè)詞匯的意思呢？其實(shí)我們可以從一個(gè)線性回歸模型考慮。就拿現(xiàn)在大家最關(guān)心的房?jī)r(jià)來(lái)說(shuō)，房?jī)r(jià)的因素有很多，我們主要就是說(shuō)兩種，第一就是面積，第二就是到市中心的距離。我們認(rèn)為一個(gè)房子的房?jī)r(jià)受房屋大小和到始終細(xì)膩距離兩個(gè)因素影響，而且到市中心距離這個(gè)因素的印象力很大，比房屋面積大100倍。我們還可以針對(duì)每個(gè)權(quán)重和偏置做假設(shè)檢驗(yàn)，來(lái)看看這三個(gè)因素有沒(méi)有哪些是無(wú)顯著影響的。對(duì)于這種只有兩個(gè)因素的線性模型，我們甚至還可以將模型的函數(shù)圖像畫(huà)出來(lái)，直觀地檢查模型與數(shù)據(jù)擬合程度如何。對(duì)于線性模型，我們很清楚每一個(gè)權(quán)重和偏置的含義是什么。所以我們可以有很多明確的優(yōu)化方案。這就是線性回歸的相關(guān)思想知識(shí)。


當(dāng)然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多的結(jié)構(gòu)，也有很多的特點(diǎn)，第一個(gè)特點(diǎn)就是神經(jīng)元多，參數(shù)眾多；第二個(gè)特點(diǎn)就是結(jié)構(gòu)分層，且隱含層眾多；第三個(gè)特點(diǎn)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)對(duì)應(yīng)的特征不是人工設(shè)計(jì)的，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過(guò)程中自己選擇的。我們根本不知道我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型到底學(xué)習(xí)了寫(xiě)什么，我們不知道每一個(gè)參數(shù)的含義是什么，所以我們無(wú)法解釋整個(gè)模型的運(yùn)作機(jī)制，自然也無(wú)法得出明確而又針對(duì)性的優(yōu)化方案。


其實(shí)深度學(xué)習(xí)的缺陷有很多，可解釋性差也是深度學(xué)習(xí)目前最大的缺陷之一。所以說(shuō)，可解釋性差總是讓深度學(xué)習(xí)解釋事物不是那么完美。因此，我們還需要發(fā)現(xiàn)一些更好的方式去彌補(bǔ)這個(gè)缺陷，這是深度學(xué)習(xí)發(fā)展的方向之一。相信這篇文章給予大家更多的一些思考和啟發(fā)，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)還有很長(zhǎng)的路要走，不過(guò)路越長(zhǎng)說(shuō)明就業(yè)的機(jī)會(huì)也更多，大家好好加油吧。

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