完整教程：李宏毅机器学习笔记32

摘要

Abstract

1.explainable machine learning输入处理

人眼观察

probing

2.global explanation

摘要

本篇文章继续学习李宏毅老师2025春季机器学习课程，学习内容是explainable machine learning如何处理输入，以及简单了解explainable machine learning分类中的global explanation。

1.explainable machine learning输入处理

人眼观察

如何处理输入？最直观的办法就是用人眼去看，以语音为例子，将输入拿出来降到二维，并画在二维平面上。在下图示例(MFCC)中，每一个点代表一小段声音讯号，每一个颜色代表某一个speaker。实际上有很多句子是重复的，然而在图中是不会体现出来的，不同的人念同样的句子特征也差了很多。但是当大家把network拿出来看时结果就不同了，在第八层的输出中，每一条中叠加了很多颜色，就意味着多个人说了同样内容的某个句子。

probing

大家需要小心分类器的强度，假设分类器的正确率很低，就无法保证embedding中有没有我们要的资讯。就是另一个技术叫做probing（探针），举例来说，假设想知道BERT到底学到了什么，我们可以训练一个探针，探针其实就是一个分类器，这个分类器是要根据一个向量决定一个词汇的词性，倘若正确率高就说明embedding中有很多词性的资讯。可

2.global explanation

什么样，那么就要求机器去创造一张图片包含filter1对应的pattern。就是简单复习一下global explanation的概念，global explanation不针对特定的照片进行分析，而是根据我们训练好的模型去检查对这个network而言，一只猫长什么样子。举例来说，假设有一个convolutional neural network，它有很多的filter，把一张图片X作为输入convolutional layer会输出一个feature map，如果在feature map中（对应filter1）很多位置都有比较大的值，那么意味着图片X中有很多filter1负责侦测的特征。但我们想要知道，对于filter1对应的pattern

那么大家如何寻找这样的图片？假设filter1对应的feature map中矩阵元素为a_ij，我们去找一张图片，通过convolutional layer后filter1对应的feature map里的矩阵元素a_ij的总合越大越好。行用gradient ascent的方法寻找最大值。

在实际的例子中如下图所示，有12个filter对应的pattern。该例子是数字辨识，对应的filter看出想要的特征是横竖斜线之类的。

这么容易的。就是假设我们不是看filter，而是看最终的输出，会有什么现象呢？假设我们找到一个图片让某一个类别的分数越高越好，依旧是数字辨识，最终输出只要0-9，我们选一个数字出来，希望找到的图片输出是1的分数越高越好。但结果是我们只能看到一堆杂讯。这种现象可能用adversarial attack解释，在图片上加一些根本看不到的杂讯就会让机器看到各式各样的物件。所以想通过看最终的输出观察对机器而言某个对象是什么样子，并不

让某一个类别的分数（y_i）越高越好，还需要一个用来衡量该图片多像一个数字的分数R(X)也越高越好。下图的例子中R(X)为减少白色的点。就是如果想要看最终的输出去观察对机器而言某个对象是什么样子？我们需要在上面的方法加上更多的限制。举例来说，已经知道数字可能长什么样，那么能够把想要的限制加到optimization的过程中。那么现在我们需要的就不只