列举几个解释神经网络的方法。

Learned Features

主要针对图像领域，对图像的不同层、channel、unit 进行可视化，解释模型的每个模块分别学到了什么。

Pixel Attribution (Saliency Maps)

1、基于模型梯度进行解释

2、对输入（图片像素）添加扰动，观察输出结果的变化

作者建议：尽量少发明新的方法，多关注如何验证各个解释性的好坏。

Detecting Concepts

利用模型中间层数据，做一些可解释性的检测，具体没有太看懂。

原论文

Adversarial Examples

通过生成对抗样本发现模型的缺点。主要在图像领域用的比较多。

对抗样本和实际的应用场景相关性较大，场景是什么，就在对应的场景上提供更多对抗样本，提高对应的解释能力。比如无人驾驶、垃圾邮件检测等等。

Influential Instances

剔除一个样本，重新训练模型，看模型预测指标的变化，归因样本和模型的关系。

只使用对模型重要性高的样本做训练。

重训模型成本太高，文中提到针对”有梯度”的模型，也可以提前预估样本剔除对模型参数的影响，从而直接微调模型参数，不需要重训模型，减小该部分的成本。

小结

模型解释性整体思路

1. 剔除/添加 某个 样本/特征，从而挑选重要的特征/样本，或者观察特征/样本对模型的重要性。
2. 通过模型梯度，来解释
3. 通过可视化模型的中间层，解释模型。

但天然存在的一个问题是，模型足够大的时候，这些变化都很微弱，很难观测到比较置信的解释性。

一个可行的思路是将模型参数从小往大做，每一步充分保证解释性，比如词向量，可以用大量的数据集充分验证其效果，从而保证解释。

解释性一个重要的作用是为了辅助达成AGI(通用人工智能)，当然或许可以创造其他解释性更好的技术(非神经网络)实现AGI，科学家们加油！

参考：https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/pixel-attribution.html