Explainable machine learning
introduce
在分类问题中，我们输入一张猫的图片，machine会告诉我们这是”猫“，但是为什么？
问题1：为什么machine会认为这个是猫呢？
问题2：machine眼中的猫是什么样子的呢？
或者是machine在日常生活中的应用，很多时候我们需要一个解释：
或者是通过machine的解释提升我们的model：
那需要解释的到底是什么，是告诉我们machine是如何工作的吗？ 并不是。
我们对于可解释性和性能的比较，哪一个是我们需要的呢？
有一些本身就可以解释的model，但是效果却并不好，因为可以解释，所以我们就选择他们吗？
那有没有即可解释又很强大的model呢？决策树
但是当事实上，真正去解决问题时，一颗决策树是不够的，通常都是一片森林，这个时候还能解释吗？
所以，我们需要可解释性的ML
Local Explainable
局部可解释性：去解释给出的结果，比如说为什么这个是”猫“
基本的思想：
让machine告诉我们哪些部分是对最后的结果是重要的
方法一——灰色方块遮挡去看最后结果：
方法二——saliency map：告诉我们哪些component是重要的
通过改变每一个部分组成的值，来看最后结果的变化
但是这种问题的局限性在于——梯度饱和问题
并且现在有很多的Attach Interpretation，给图片加上一些noise让最后machine的结果发生巨大的变化
global Explainable
全局解释：让machine告诉我们它心中的猫是什么样子
方法1——activation maximization
可视化每一个神经元的输入偏好：
通常会像图一那样出现很多白点，但是我们知道手写数字，只需要少数的地方有墨水就可以，所以我们需要去加一个R（x），这个函数是可以自己根据需要去调整的。
别人的一些好的结果，让machine画出他们认为的样子：
方法二
训练一个生成器，去生成我们想要的结果：
一些好的结果：
利用一个可解释model去解释不可解释的model
有一些模型是很容易去解释的，我们可以用这些模型去解释那些不可解释的model
Linear Model
我们训练两个model最后的输出的结果越近越好：
但是linear model不能模拟整个NN，却可以去模拟局部的局域，利用LIME的方法：
这个步骤中的nearby选择也是很重要的：
用LIME对图像举例：
决策数
可解释的model，除了linear model 还有决策树，我们并不希望这棵树太大，希望深度是有限制的
NN并不容易被决策树表示，所以我们需要训练容易被决策树解释的NN：