Structural Attention Graph 帮助图像分类的理解|| 深度学习可解释性新思路...

机器之心编辑部

当前卷积神经网络（CNN）越来越深，动辄一个几十层以上的黑箱。CNN到底是怎么分类的？用的是图像的纹理特征还是形状特征？特斯拉基于 CNN 的视觉系统为什么有缺陷？

深度网络在社会中的应用已越来越普遍，其安全性就变得尤为重要。尤其是近年来，所谓的长尾问题（long-tail problem）越来越普遍，工业应用中经常需要搞清楚深度网络每个错误的来源。因此，用人类能看懂的方式解释 CNN 的分类，一直是领域内的一个热点。研究者们提出了很多方法，其中最常见的一大类方法是 Saliency Map 或者叫热点图(heatmap)，一般通过某种算法在图像上优化出一个热点图，来显示哪些区域在 CNN 的分类中是重要的。近年来，各种热点图算法五花八门，基于梯度的、基于优化的，有数百种不同的热点图算法。然而，热点图真的能解释 CNN 是怎么分类的么？

论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.06733

NeurIPS 2021 的一篇论文《Structured Attention Graphs for Understanding Deep Image Classifications》表明了使用单张热点图解释 CNN 的局限性：下图 (a) 取自 ImageNet，其分类为 “美洲金翅雀”，CNN 可以正确将其分类。那么，CNN 到底是用了金翅雀的什么特征呢？(b), (c) 展示了两种热点图算法的结果。其中一张（Grad CAM）认为鸟的头部和翅膀更为重要，而另一张（I-GOS）则认为翅膀和腹部更为重要，哪种热点图说的更对呢？

答案其实是 “都对，也都不对！” 如果做一个干预性(interventional) 的实验：把图像所有部分遮挡住，只露出一小块送入训练好的 CNN 进行分类，会发现，如图 (d), (e), (f) 的三种完全不同的遮挡方式，CNN 都能以很高的置信度（predicted class-conditional probability）对遮挡后的图片给出正确的分类。

可见，热点图只能表示出 “这个区域对 CNN 分类是重要的”，但它并不是唯一重要的，所以这个解释就不全面。CNN 分类时，也许用的是“或” 的逻辑：如果看到了区域 1，那么这是只金翅雀，或者看到区域 2，也足够判断这是金翅雀，或者看到区域 3，也足够判断这是金翅雀了。说明无论哪种热点图，都没有全面地解释 CNN 的所有分类依据。本质上，热点图没法表示 “Region 1 或 Region 2 或 Region 3” 这种 “或” 的逻辑。

实际上，机器学习的可解释性中的一个大难题，就是如何把像 CNN 这种做出连续判断的黑箱系统转化为人类更熟悉、更容易理解的离散的逻辑系统，比如说用一个（概率）逻辑表达式来表示 CNN 的分类方式。之前学者们提出过一些使用决策树来近似 CNN 的方法，但是对于复杂的 CNN 来说，用简单的决策树很难近似它的分类决策。如果能用如上这种逻辑表达式来表示 CNN 的分类，从而让人更容易理解，无疑是在可解释性的研究中迈出了一大步。

借助搜索的方法解释 CNN 的分类

那么，首先需要解决的问题是，这种 “或” 的逻辑，究竟是偶然现象，还是普遍存在的呢？在该论文中，研究者们创造性地提出使用搜索的方法来枚举 CNN 所有可能的热点图。

该研究将图像分成 7x7 的网格，共 49 个小块（patch），这些小块的组合可以产生不同的遮挡方式（mask），如果遮挡之后，CNN 的分类结果和全图的分类结果相同，并且预测的概率也差不多，就可以认为这种遮挡方式之后露出的小块足以让 CNN 做出分类。这里使用集束搜索（beam search）的方式搜索出所有这样的遮挡图像。Beam search 首先将图像全部遮挡住，然后搜索所有只露出一个小块的图像，将每个图像输入 CNN 后，得到此图属于和全图同一类的概率，然后保留 K 个预测概率最高的小块 mask 进入下一轮。下一轮中在每个 mask 上试着增加一个小块，并同样保留 K 个预测概率最高的 mask，直到可以完全解释 CNN 在此图上的分类为止。

如何定义 “完全解释 CNN 在此图上的分类”？假设 CNN 在全图上预测的分类概率(predicted class-conditional probability) 为，作者定义极小充分解释 (Minimal sufficient explanation ，MSE)为极小的，可以使 CNN 给出至少倍分类概率的部分遮挡图片。极小的意义是在这个部分遮挡图片中去掉任何一个小块，都会导致分类概率低于倍。这个在文中取 90%，即部分遮挡图片的分类概率要超过全图的 90%，才被认为是个极小充分解释。找到极小充分解释后，即称图片被解释了。

在 ImageNet 数据集上对每张图像进行搜索实验的结果见下图和表：

上图描述了有多少图像可以被少量的小块解释。从图中可以看出，通过 beam search 方法，有 80% 的图像可以被不超过 10 个小块所解释——在全图 49 个小块中，10 个小块大致是 20%，即说明 80% 的 ImageNet 图像，可以仅显示 20% 的内容即可被 CNN 分类。另外值得注意的是，用 beam search 搜索的方法，在同样的块数时，可以比 Grad-CAM/I-GOS 一类优化 / 梯度的热点图方法解释更多的图片—如显示 10 个小块时，Grad-CAM/I-GOS 只能解释 50% 左右的图像，而通过搜索方法可以解释 80% 的图像！说明即使仅仅是搜索热点图，搜索方法也远好于基于梯度或优化的方法！

上表描述了每个图像平均存在解释的个数：如果要求小块之间不能重叠，采用 K=15 的 beam search 可以为每个图像找到平均 1.87 个解释，如果要求小块之间可以有一块重叠，则每个图像平均可以找到 4.51 个解释！由此可见，试图通过单张热点图来解释 CNN 在一张图像上的分类依据，是想得过于简单了。

既然很多图像都有多个解释，那么接下来应该考虑一下如何更好地显示这些解释。简单的方法是将其罗列，但该文选择的方式是对每一个解释给出一个树状结构，从而体现去掉某些小块对 CNN 输出概率的影响。作者称之为 Structural Attention Graph（SAG）。如下图所示，红框的是被去掉的块，高亮的部分是输入 CNN 的块。可以看到，最左边的解释中去掉上方的块之后，CNN 的分类概率从 97% 降到 10%，而去掉下方的块后，CNN 的分类概率仅仅降到 53%，从中可以发现不同的块对 CNN 分类概率的不同影响。

那么，这种新的解释效果如何呢？作者们在 60 个用户身上进行了 user study。为了测试不同的解释方式能否让用户明白 CNN 的分类机制，user study 中用户需要预测 CNN 在被遮挡小块上的行为，如下图：

用户需要在左右两张部分遮挡的图片中选择 CNN 会对哪一图预测的概率更高。其实，很多验证 CNN 解释方法的用户研究经常陷入一个误区即去询问用户 CNN 提供的解释是否能帮助用户更好的分类。但是，对于日常的图片，用户不需要看 CNN 就已经都认识了！所以 CNN 当然没法提高用户的分类精度。然而，用户却不一定能准确的说出 CNN 什么时候会判断正确，什么时候会判断错误。而这种对 CNN 内部机理的了解，或称为用户对 CNN 的 Mental model，是决定 CNN 模型能否部署在实用应用中的关键。因此，本文的用户实验侧重研究用户根据给出的解释，是否能判断 CNN 在一个新场景（此处使用一种用户没有见过的遮挡方式）下是否判断正确。你能从下面的 SAG 图中，猜出上面问题的答案吗？

用户实验发现，普通的热点图方法 GradCAM 和 I-GOS 对此任务没有任何显著的帮助，而该文提出的 SAG 则可以提高用户答题准确率 30% 之多。

总的来说，该论文从热点图方法不能全面解释 CNN 的局限性开始，致力于寻找一种方法把 CNN 的分类结果解释为逻辑表达式的形式，从而更全面地解释 CNN 的分类依据。其中，该研究创造性地采用了搜索而非优化的方法寻找 CNN 在每张图片上全部可能符合 “或” 逻辑的解释。并提出了 Structural Attention Graph（SAG）来把多个存在 “或” 关系的热点图用树状形式展示给用户。这种新的解释方式，跳出了单张热点图的窠臼，给深度学习的可解释性提供了新的思路。