可解释性方法 - 局部解释 - 解释单个预测

TensorFlow 可解释性方法 - 局部解释 - 解释单个预测

引言

在深度学习领域，神经网络模型通常被视为“黑盒”，它们能够在许多任务中取得出色的性能，但却难以理解其决策背后的具体原因。然而，在许多实际应用场景中，如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶等，仅仅知道模型的预测结果是不够的，我们还需要了解模型做出该预测的依据，这就引出了模型可解释性的重要性。局部解释方法专注于解释单个预测，帮助我们理解模型在特定输入下的决策过程。本文将介绍如何使用 TensorFlow 实现一些常见的局部解释方法来解释单个预测。

局部解释方法概述

局部解释方法旨在解释模型对于特定输入的预测结果，而不是对整个模型的行为进行全局解释。常见的局部解释方法包括：

1. 梯度类方法：如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、集成梯度（Integrated Gradients）等，这些方法基于模型的梯度信息来确定输入特征对预测结果的重要性。
2. 扰动类方法：如 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations），通过对输入进行局部扰动并观察模型输出的变化来解释预测。

使用 TensorFlow 实现集成梯度解释单个预测

集成梯度原理

集成梯度是一种基于梯度的局部解释方法，它通过计算从基线输入到实际输入的路径上的梯度积分，来衡量每个输入特征对预测结果的贡献。基线输入通常是一个没有信息的输入，如全零向量。

代码实现

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载预训练的模型，这里以简单的 MNIST 分类模型为例
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 选择一个测试样本进行解释
test_index = 0
test_sample = x_test[test_index]
test_sample = np.expand_dims(test_sample, axis=0)
# 定义基线输入
baseline = np.zeros_like(test_sample)
# 计算积分步数
m_steps = 50
alphas = tf.linspace(start=0.0, stop=1.0, num=m_steps+1)
# 生成沿着路径的输入
def interpolate_inputs(baseline, input, alphas):
    alphas_x = alphas[:, tf.newaxis, tf.newaxis, tf.newaxis]
    baseline_x = tf.cast(tf.expand_dims(baseline, axis=0), tf.float32)
    input_x = tf.cast(tf.expand_dims(input, axis=0), tf.float32)
    delta = input_x - baseline_x
    interpolated_inputs = baseline_x +  alphas_x * delta
    return interpolated_inputs
interpolated_inputs = interpolate_inputs(baseline, test_sample, alphas)
# 计算梯度
@tf.function
def compute_gradients(inputs, target_class_idx):
    with tf.GradientTape() as tape:
        tape.watch(inputs)
        logits = model(inputs)
        probs = tf.nn.softmax(logits, axis=-1)[:, target_class_idx]
    return tape.gradient(probs, inputs)
target_class_idx = np.argmax(model.predict(test_sample))
path_gradients = compute_gradients(interpolated_inputs, target_class_idx)
# 计算积分梯度
integrated_gradients = (tf.math.reduce_mean(path_gradients, axis=0) * (test_sample - baseline))
# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(test_sample[0], cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(np.abs(integrated_gradients[0]), cmap='gray')
plt.title('Integrated Gradients')
plt.axis('off')
plt.show()

代码解释

1. 加载模型：使用 TensorFlow 加载并训练一个简单的 MNIST 分类模型。
2. 选择测试样本：从测试集中选择一个样本进行解释。
3. 定义基线输入：这里使用全零向量作为基线输入。
4. 生成插值输入：通过在基线输入和实际输入之间进行线性插值，生成一系列沿着路径的输入。
5. 计算梯度：使用 tf.GradientTape 计算每个插值输入的梯度。
6. 计算积分梯度：对路径上的梯度进行平均，并乘以输入与基线的差值。
7. 可视化结果：将原始图像和集成梯度的绝对值可视化，绝对值越大表示该像素对预测结果的贡献越大。

使用 LIME 解释单个预测

LIME 原理

LIME 是一种模型无关的局部解释方法，它通过在待解释的输入附近生成局部扰动样本，并训练一个可解释的简单模型（如线性回归模型）来近似原模型的局部行为。

代码实现

from lime import lime_image
from skimage.segmentation import mark_boundaries
# 定义预测函数
def predict_fn(images):
    return model.predict(images.reshape(-1, 28, 28))
# 创建 LIME 解释器
explainer = lime_image.LimeImageExplainer()
# 解释单个预测
explanation = explainer.explain_instance(test_sample[0].astype(np.double), predict_fn, top_labels=5, hide_color=0, num_samples=1000)
# 获取解释结果
temp, mask = explanation.get_image_and_mask(explanation.top_labels[0], positive_only=True, num_features=5, hide_rest=False)
# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(test_sample[0], cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.axis('off')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(mark_boundaries(temp / 2 + 0.5, mask))
plt.title('LIME Explanation')
plt.axis('off')
plt.show()

代码解释

1. 定义预测函数：定义一个函数，该函数接受图像输入并返回模型的预测结果。
2. 创建 LIME 解释器：使用 lime_image.LimeImageExplainer 创建一个解释器。
3. 解释单个预测：调用解释器的 explain_instance 方法，对测试样本进行解释。
4. 获取解释结果：使用 get_image_and_mask 方法获取解释结果的图像和掩码。
5. 可视化结果：将原始图像和 LIME 解释结果可视化，掩码部分表示对预测结果有重要贡献的区域。

结论

局部解释方法能够帮助我们理解模型在特定输入下的决策过程，从而提高模型的可解释性。本文介绍了如何使用 TensorFlow 实现集成梯度和 LIME 两种常见的局部解释方法来解释单个预测。集成梯度基于模型的梯度信息，而 LIME 是一种模型无关的方法，通过局部扰动和简单模型来解释预测。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的局部解释方法。