什么是“可解释的”? 可解释性AI不能解释什么

准确性与可解释性是不能同时达到的吗?来自IEEE研究员Cuntai Guan这样认为：“许多机器决策仍然没有得到很好的理解”。大多数论文甚至提出在准确性和可解释性之间进行严格区分。

神经网络是准确的，但无法解释;在计算机视觉中，决策树是可解释的，但不准确。可解释性AI(XAI)试图弥合这一分歧，但正如下面所解释的那样，“XAI在不直接解释模型的情况下证明了决策的合理性”。

这意味着金融和医学等应用领域的从业者被迫陷入两难境地：选择一个无法解释的、准确的模型，还是一个不准确的、可解释的模型。

什么是“可解释的”?

定义计算机视觉的可解释性是一项挑战：解释像图像这样的高维输入的分类意味着什么?正如下面讨论的，两种流行的定义都涉及到显著图和决策树，但是这两种定义都有缺点。

可解释性AI不能解释什么

显著图：

许多XAI方法产生的热图被称为显著图，突出显示影响预测的重要输入像素。然而，显著图映射只关注输入，而忽略了解释模型如何决策。

拍摄原始图像

使用一种称为Grad-CAM的方法的显著图

和另一种使用引导反向传播方法的图像

显著图不能解释什么

为了说明为什么显著图不能完全解释模型如何预测，这里有一个例子：下列显著图是相同的，但是预测结果不同。

为什么?尽管两个显著图都突出显示了正确的对象，但有一个预测结果是不正确的。回答这个问题可以帮助改进模型，但是如下所示，显著图不能解释模型的决策过程。

模型预测结果为有耳朵的鸟

模型预测结果为有角的鸟

这些是使用Caltech-UCSDBirds-200-2011(或简称CUB 2011)在ResNet18模型上运用Grad-CAM方法得到的结果。虽然显著图看起来非常相似，但是模型的预测结果不同。因此，显著图并不能解释模型是如何达到最终预测的。

决策树

另一种方法是用可解释的模型代替神经网络。深度学习之前，决策树是准确性和可解释性的黄金标准。下面演示决策树的可解释性，它通过将每个预测分解为一系列决策来工作。

与仅仅预测“大汉堡”或“华夫饼”不同，上面的决策树将输出一系列导致最终预测的决策。然后可以分别对这些中间决策进行验证或质疑。因此，经典的机器学习将这种模型称为“可解释的”。

但是，就准确性而言，决策树在图像分类数据集²上落后于神经网络达40%。神经网络和决策树混合算法也表现不佳，甚至在数据集CIFAR10上无法匹配神经网络，该数据集有如下所示的32x32微小图像。

该示例展现了32x32有多小。这是来自CIFAR10数据集的一个样本。

这种精度差距损害了可解释性：需要高精度、可解释的模型来解释高精度的神经网络。

进入神经支持的决策树

通过建立既可解释又准确的模型来改良这种错误的二分法。关键是将神经网络与决策树相结合，在使用神经网络进行低级决策时保留高级的可解释性。

如下所示，将这些模型称为神经支持的决策树(NBDTs)，并证明它们能够在保持决策树可解释性的同时，与神经网络的准确性相匹配。

在此图中，每个节点都包含一个神经网络。该图仅突出显示了一个这样的节点和内部的神经网络。在神经支持的决策树中，通过决策树进行预测，以保留高级解释性。

但是，决策树中的每个节点都是做出低级决策的神经网络。上面的神经网络做出的“低级”决定是“有香肠”或“没有香肠”。

NBDT与决策树一样可解释。

与当今的神经网络不同，NBDT可以输出中间决策来进行预测。例如，给定图像，神经网络可以输出Dog。但是，NBDT可以同时输出Dog和Animal，Chordate，Carnivore(下图)。

在此图中，每个节点都包含一个神经网络。该图仅突出显示了一个这样的节点和内部的神经网络。在神经支持的决策树中，通过决策树进行预测，以保留高级解释性。

但是，决策树中的每个节点都是做出低级决策的神经网络。上面的神经网络做出的“低级”决定是“有香肠”或“没有香肠”。上面的照片是根据Pexels许可从pexels.com获取的。

NBDT实现了神经网络的准确性。

与其他任何基于决策树的方法不同，NBDT在3个图像分类数据集上都匹配神经网络精度(差异小于1%)。NBDT还能在ImageNet上实现神经网络2%范围内波动的准确性，ImageNet是拥有120万张224x224图像的最大图像分类数据集之一。

此外，NBDT为可解释的模型设置了新的最新精度。NBDT的ImageNet准确度达到75.30%，比基于决策树的最佳竞争方法高出整整14%。为了准确地说明这种准确性的提高：对于不可解释的神经网络，类似的14%的增益花费了3年的研究时间。

神经支持的决策树可以解释什么，如何解释

个人预测的理由

最有见地的理由是根据该模型从未见过的对象。例如，考虑一个NBDT(如下)，并在斑马上进行推断。尽管此模型从未见过斑马，但下面显示的中间决策是正确的——斑马既是动物又是蹄类动物。单个预测的正确性的能力对于没见过的物体至关重要。

NBDT甚至可以为没见过的物体做出准确的中间决策。在此，该模型在CIFAR10上进行了训练，并且之前从未见过斑马。尽管如此，NBDT仍正确地将斑马识别为动物和蹄类动物。上面的照片是根据Pexels许可从pexels.com获取的。

模型行为的理由

此外，发现可以使用NBDT后，可解释性的准确性得到了提高。这与简介中的二分法背道而驰：NBDT不仅具有准确性和可解释性，还使准确性和可解释性成为同一目标。

ResNet10层次结构

WideResNet层次结构

在前者中，“猫”，“青蛙”和“飞机”位于同一子树下。相比之下，WideResNet层次结构在每一侧干净地分割了Animals和Vehicles。上面的图片来自CIFAR10数据集。

例如，较低精度的ResNet⁶层次结构将青蛙，猫和飞机分组在一起的意义较小。这是“不太明智的”，因为很难找到所有三类共有的明显视觉特征。

相比之下，准确性更高的WideResNet层次结构更有意义，将Animal与Vehicle完全分开——因此，准确性越高，NBDT的解释就越容易。

图源：unsplash

了解决策规则

使用低维表格数据时，决策树中的决策规则很容易解释，例如，如果盘子中有面包，那么选择右侧节点，如下所示。但是，决策规则对于像高维图像这样的输入而言并不那么直接。

此示例演示了如何使用低维表格数据轻松解释决策规则。右侧是几个项目的表格数据示例。左侧是根据此数据训练的决策树。

此时，决策规则(蓝色)是“是否有面包?”所有带有面包(橙色)的项目都发给最上面的节点，而所有没有面包(绿色)的项目都发给最下面的节点。该模型的决策规则不仅基于对象类型，而且还基于上下文、形状和颜色。

为了定量地解释决策规则，使用了称为WordNet7的现有层次;通过这种层次结构，可以找到类之间最具体的共享含义。例如，给定类别Cat和Dog，WordNet将提供哺乳动物。如下图所示，定量地验证了这些WordNet假设。

左子树(红色箭头)的WordNet假设是Vehicle。右边(蓝色箭头)的WordNet假设是Animal。为了定性地验证这些含义，针对没见过的物体类别对NBDT进行了测试：

查找训练期间未见过的图像。

根据假设，确定每个图像属于哪个节点。例如，大象是动物，所以*可以找到正确的子树。

现在，可以通过检查将多少图像传递给正确的节点来评估假设。例如，检查将多少张大象图像发送到“Animal”子树。

这些分类的正确性显示在右侧，没见过的动物(蓝色)和没见过的Vehicle(红色)都显示较高的准确性。

请注意，在具有10个类别(即CIFAR10)的小型数据集中，可以找到所有节点的WordNet假设。但是，在具有1000个类别的大型数据集(即ImageNet)中，只能找到节点子集的WordNet假设。

一分钟内尝试NBDT

现在有兴趣尝试NBDT吗?无需安装任何软件，就可以在线查看更多示例输出，甚至可以尝试Web示例。或者，使用命令行实用程序来运行推理(使用pip installnbdt安装)。下面对猫的图片进行推断。

 

nbdthttps://images.pexels.com/photos/126407/pexels-photo-126407.jpeg?auto=compress&cs=tinysrgb&dpr=2&w=32 # this can also be a path to local image 

这将输出类别预测和所有中间决策。

 

Prediction: cat // Decisions: animal (99.47%), chordate(99.20%), carnivore (99.42%), cat (99.86%) 

也可以只用几行Python代码加载预训练的NBDT。使用以下内容开始，支持几种神经网络和数据集。

 

from nbdt.model import HardNBDTfrom nbdt.models importwrn28_10_cifar10model = wrn28_10_cifar10()model = HardNBDT( pretrained=True, dataset='CIFAR10', arch='wrn28_10_cifar10', modelmodel=model) 

作为参考，请参见上面运行的命令行工具的脚本。仅约20行就能进行转换输入和运行推理。

运作原理

神经支持决策树的训练和推理过程可以分为四个步骤。

训练NBDT分为两个阶段：首先，构建决策树的层次结构。其次，训练带有特殊损失项的神经网络。要进行推理，请将样本输入神经网络主干。最后，将最后一个完全连接的层作为决策规则序列运行。

构建决策树的层次结构。此层次结构确定了NBDT必须在哪些类之间进行决策。将此层次结构称为归纳层次结构。

此层次结构产生一个特定的损失函数，称为树监督损失5。使用此新损失函数训练原始神经网络，无需任何修改。

通过使样本输入神经网络主干来开始推理。主干是最终完全连接层之前的所有神经网络层。

通过将最终的全连接层作为决策规则序列，称为嵌入式决策规则来完成推理。这些决策形成最终的预测。

可解释性AI不能完全解释神经网络如何实现预测：现有方法可以解释图像对模型预测的影响，但不能解释决策过程。决策树解决了这个问题，但其准确性还存在个挑战。

因此，将神经网络和决策树结合在一起。与采用相同混合设计的前代产品不同，神经支持决策树(NBDT)同时解决了以下问题：

神经网络无法提供理由;

决策树无法达到较高的准确性。

这为医学和金融等应用提供了一种新的准确、可解释的NBDT。