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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)的時候會遇到一個疑惑，那就是深度學(xué)習(xí)可解釋差這個說法是否準確。這個拗口的詞匯相信大家對其義也不甚了解。雖說這個詞匯不好理解，但是這個詞匯確實是一個十分重要的概念，我們要想學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)知識就不能忽略這個詞匯。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詞匯的意思。


首先我們給大家解讀一下“解釋”的含義，其實解釋的意思就是在觀察的基礎(chǔ)上進行思考,合理地說明事物變化的原因，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明一條樣本數(shù)據(jù)灌進一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出來這樣一個預(yù)測結(jié)果的原因，這造成的直接后果就是很多時候我們不清楚如何針對一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做優(yōu)化。


我們怎么去解釋這個詞匯的意思呢？其實我們可以從一個線性回歸模型考慮。就拿現(xiàn)在大家最關(guān)心的房價來說，房價的因素有很多，我們主要就是說兩種，第一就是面積，第二就是到市中心的距離。我們認為一個房子的房價受房屋大小和到始終細膩距離兩個因素影響，而且到市中心距離這個因素的印象力很大，比房屋面積大100倍。我們還可以針對每個權(quán)重和偏置做假設(shè)檢驗，來看看這三個因素有沒有哪些是無顯著影響的。對于這種只有兩個因素的線性模型，我們甚至還可以將模型的函數(shù)圖像畫出來，直觀地檢查模型與數(shù)據(jù)擬合程度如何。對于線性模型，我們很清楚每一個權(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。


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，第一個特點就是神經(jīng)元多，參數(shù)眾多；第二個特點就是結(jié)構(gòu)分層，且隱含層眾多；第三個特點就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)對應(yīng)的特征不是人工設(shè)計的，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中自己選擇的。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)了寫什么，我們不知道每一個參數(shù)的含義是什么，所以我們無法解釋整個模型的運作機制，自然也無法得出明確而又針對性的優(yōu)化方案。


其實深度學(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，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這個缺陷，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)，同時也發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)還有很長的路要走，不過路越長說明就業(yè)的機會也更多，大家好好加油吧。

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