تفسیر پیشبینیهای انجامشده توسط یک مدل یادگیری عمیق جنبهای ضروری برای درک رفتار آن و کسب بینش در مورد الگوهای زیربنایی آموختهشده توسط مدل است. در این زمینه از هوش مصنوعی، چندین تکنیک را می توان برای تفسیر پیش بینی ها و افزایش درک ما از فرآیند تصمیم گیری مدل به کار گرفت.
یکی از تکنیکهای رایج، تجسم ویژگیها یا بازنماییهای آموختهشده در مدل یادگیری عمیق است. این را می توان با بررسی فعال شدن تک تک نورون ها یا لایه ها در مدل به دست آورد. به عنوان مثال، در یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) که برای طبقهبندی تصویر استفاده میشود، میتوانیم فیلترهای آموخته شده را تجسم کنیم تا بفهمیم مدل هنگام پیشبینی روی کدام ویژگیها تمرکز میکند. با تجسم این فیلترها، میتوانیم بینشهایی در مورد جنبههایی از دادههای ورودی برای فرآیند تصمیمگیری مدل به دست آوریم.
تکنیک دیگر برای تفسیر پیشبینیهای یادگیری عمیق، تجزیه و تحلیل مکانیسم توجه به کار گرفته شده توسط مدل است. مکانیسمهای توجه معمولاً در مدلهای دنبالهای به دنباله استفاده میشوند و به مدل اجازه میدهند در هنگام پیشبینی، بر بخشهای خاصی از توالی ورودی تمرکز کند. با تجسم وزنهای توجه، میتوانیم متوجه شویم که مدل به کدام بخشهای دنباله ورودی دقت بیشتری میکند. این می تواند به ویژه در وظایف پردازش زبان طبیعی مفید باشد، جایی که درک توجه مدل می تواند ساختارهای زبانی را که برای پیش بینی به آنها تکیه می کند روشن کند.
علاوه بر این، نقشههای برجسته را میتوان برای برجسته کردن مناطقی از دادههای ورودی که بیشترین تأثیر را بر پیشبینیهای مدل دارند، تولید کرد. نقشه های برجسته با گرفتن گرادیان خروجی مدل نسبت به داده های ورودی محاسبه می شوند. با تجسم این گرادیانها، میتوانیم مناطق ورودی را که بیشترین سهم را در تصمیمگیری مدل دارند، شناسایی کنیم. این تکنیک به ویژه در کارهای بینایی کامپیوتری مفید است، جایی که می تواند به شناسایی مناطق مهم یک تصویر که منجر به یک پیش بینی خاص می شود کمک کند.
رویکرد دیگر برای تفسیر پیشبینیهای یادگیری عمیق، استفاده از روشهای تفسیرپذیری پسهک مانند LIME (توضیحات مدل قابل تفسیر محلی-آگنوستیک) یا SHAP (توضیحات افزودنی SHapley) است. هدف این روش ها ارائه توضیحاتی برای پیش بینی های فردی با تقریب رفتار مدل یادگیری عمیق با استفاده از یک مدل ساده تر و قابل تفسیر است. با بررسی توضیحات ارائه شده توسط این روشها، میتوان به بینشهایی درباره عواملی دست یافت که بر تصمیم مدل برای یک نمونه خاص تأثیر گذاشتهاند.
علاوه بر این، تکنیکهای تخمین عدم قطعیت را میتوان برای کمی کردن اعتماد مدل در پیشبینیهای آن به کار گرفت. مدلهای یادگیری عمیق اغلب پیشبینیهای نقطهای را ارائه میکنند، اما درک عدم قطعیت مرتبط با این پیشبینیها، به ویژه در برنامههای کاربردی حیاتی است. تکنیکهایی مانند ترک مونت کارلو یا شبکههای عصبی بیزی را میتوان برای تخمین عدم قطعیت با نمونهبرداری از پیشبینیهای متعدد با ورودیهای آشفته یا پارامترهای مدل استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل توزیع این پیشبینیها، میتوانیم بینشی در مورد عدم قطعیت مدل به دست آوریم و به طور بالقوه مواردی را شناسایی کنیم که پیشبینیهای مدل ممکن است کمتر قابل اعتماد باشند.
تفسیر پیشبینیهای انجامشده توسط یک مدل یادگیری عمیق شامل طیف وسیعی از تکنیکها مانند تجسم ویژگیهای آموختهشده، تجزیه و تحلیل مکانیسمهای توجه، تولید نقشههای برجسته، استفاده از روشهای تفسیرپذیری پسهک، و تخمین عدم قطعیت است. این تکنیکها بینشهای ارزشمندی را در مورد فرآیند تصمیمگیری مدلهای یادگیری عمیق ارائه میکنند و درک ما را از رفتار آنها افزایش میدهند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد پیشرفت با یادگیری عمیق:
- آیا مدل شبکه عصبی PyTorch می تواند کد یکسانی برای پردازش CPU و GPU داشته باشد؟
- چرا تحلیل و ارزیابی منظم مدل های یادگیری عمیق مهم است؟
- چگونه می توانیم داده ها را به فرمت شناور برای تجزیه و تحلیل تبدیل کنیم؟
- هدف از استفاده از دوره ها در یادگیری عمیق چیست؟
- چگونه می توانیم دقت و مقادیر تلفات یک مدل آموزش دیده را نمودار کنیم؟
- چگونه می توانیم داده های آموزشی و اعتبار سنجی را در طول فرآیند تحلیل مدل ثبت کنیم؟
- اندازه دسته ای توصیه شده برای آموزش یک مدل یادگیری عمیق چیست؟
- مراحل تجزیه و تحلیل مدل در یادگیری عمیق چیست؟
- چگونه می توانیم از تقلب ناخواسته در طول آموزش در مدل های یادگیری عمیق جلوگیری کنیم؟
- دو معیار اصلی مورد استفاده در تحلیل مدل در یادگیری عمیق چیست؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در Advancing with deep learning مشاهده کنید