前言

深度學(xué)習(xí)由于對(duì)傳統(tǒng)方法較為困難處理的問(wèn)題有著十分優(yōu)秀的解決，所以近年來(lái)在各個(gè)領(lǐng)域飛速發(fā)展。但由于內(nèi)部的復(fù)雜性和網(wǎng)絡(luò)中的非線(xiàn)性結(jié)構(gòu)，人們對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得高水平表現(xiàn)的潛在原因并不清晰，理解其中的決策過(guò)程也充滿(mǎn)了挑戰(zhàn)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的解讀也充滿(mǎn)了神秘。隨著深度學(xué)習(xí)向各個(gè)領(lǐng)域的廣泛滲透，我們需要為用戶(hù)提供一種可以理解深度學(xué)習(xí)的工具，讓人們可以明白網(wǎng)絡(luò)何時(shí)在正確的工作，什么時(shí)候失效，同時(shí)也有助于提高算法的性能。

目前，標(biāo)準(zhǔn)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱讓深度學(xué)習(xí)的構(gòu)建變得十分容易，而今對(duì)于系統(tǒng)的可視化分析又在幫助著我們解釋、解讀、調(diào)整和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)。我們?cè)谶@篇文章中呈現(xiàn)了目前對(duì)于深度學(xué)習(xí)可視化分析的方法，總結(jié)了先進(jìn)的分析框架，主要集中在5w1h上(即why,who,what,how,when和where)來(lái)總結(jié)深度學(xué)習(xí)視覺(jué)分析方面的研究成果。同時(shí)，這篇論文還歸納了這一領(lǐng)域的研究方向和尚未解決的問(wèn)題以供參考。這篇論文可以幫助深度學(xué)習(xí)和可視化分析領(lǐng)域的新研究者和從業(yè)者盡快的掌握這一年輕又迅速發(fā)展的領(lǐng)域以及其中的分類(lèi)和范圍。

深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大和迅速發(fā)展有目共睹，但這也帶來(lái)了獨(dú)特和全新的挑戰(zhàn)，例如深度學(xué)習(xí)方法缺乏可解釋性和透明性，從學(xué)習(xí)表象到潛在的決策過(guò)程缺乏可靠的有效解釋是其中一個(gè)重要的問(wèn)題。另外，對(duì)于模型構(gòu)建者來(lái)說(shuō)尋找對(duì)于特定模型誤分類(lèi)的數(shù)據(jù)或者行為還面臨著挑戰(zhàn)。

同樣，終端用戶(hù)在使用基于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的app時(shí)對(duì)于其可靠性的疑慮還無(wú)從解決。嘗試著解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是十分重要的，但深度學(xué)習(xí)同時(shí)還帶來(lái)了一系列新的問(wèn)題。例如：人工智能的安全性（例如用于自動(dòng)駕駛）、模型的可信度、不透明的自動(dòng)化決策過(guò)程、數(shù)據(jù)和模型內(nèi)在的偏見(jiàn)，還有很多不一一列舉。就像人們擔(dān)心的一樣，隨著AI系統(tǒng)更加大規(guī)模和廣泛的應(yīng)用，這些問(wèn)題只會(huì)變得越來(lái)越大，所以對(duì)于模型的理解不僅有益于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，更是這一領(lǐng)域所必須的方面來(lái)解決這些潛在的但影響重大的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)可視化和視覺(jué)分析通過(guò)將抽象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為形象的表現(xiàn)從而可以高效的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的信息并凝練出知識(shí)。Zeiler和Fergus提出了一種影響深遠(yuǎn)的方法，這種稱(chēng)為解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)可以將模型習(xí)得的特征反投影到像素空間中去，可以讓我們清晰的洞察深度網(wǎng)絡(luò)的特定層習(xí)得了哪種類(lèi)型的特征，同時(shí)可以作為一個(gè)提高模型性能的工具來(lái)使用。這一工作近年來(lái)在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域流行起來(lái)，為人們理解和改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型提供了方法和手段。但對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化研究才剛剛開(kāi)始。

人們發(fā)明了一系列的方法來(lái)幫助理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中一部分屬于靜態(tài)方法，例如圖像分類(lèi)中的注意力圖和熱力圖方法，用于表明圖像中的對(duì)于分類(lèi)影響最大的部分。同時(shí)交互性方法在模型視覺(jué)分析理解中的引入增進(jìn)了人們對(duì)于模型的洞察力。這一領(lǐng)域在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都在高速發(fā)展，造就了論文、研討會(huì)、工具包等蓬勃發(fā)展。

在這篇文章中，作者總結(jié)了基于5W和H的深度學(xué)習(xí)可視化研究工作，具體見(jiàn)下圖所示：

這篇論文提供了深度學(xué)習(xí)可視化和視覺(jué)分析領(lǐng)域全面、及時(shí)的總結(jié)，利用以人為本的疑問(wèn)式框架來(lái)組織文章結(jié)構(gòu)，給予5W和H的方面靈活但全面地總結(jié)出現(xiàn)有工作的貢獻(xiàn)。利用這樣的框架可以通俗化的講解這一領(lǐng)域，讓新近人員迅速掌握領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，不僅為描述現(xiàn)有工作提供了框架，更為新工作提供了樣本。

為了強(qiáng)調(diào)和整理視覺(jué)分析在深度學(xué)習(xí)各個(gè)方面的影響，本文聚焦于可視化分析，同時(shí)探討了目前在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面的進(jìn)展，同時(shí)還闡述了可視化如何作為幫助解決一些著名的現(xiàn)代AI問(wèn)題，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性、置信度和安全性等方面。

由于深度學(xué)習(xí)和AI觸及生活生產(chǎn)的方方面面，本文還為總結(jié)出未來(lái)的研究方向和開(kāi)放問(wèn)題供研究人員參考，包括促進(jìn)視覺(jué)分析系統(tǒng)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性、對(duì)于這類(lèi)系統(tǒng)有效性和可用性的評(píng)價(jià)指標(biāo)、以人為中心的AI系統(tǒng)、AI應(yīng)用的倫理性與適用范圍等。

關(guān)于研究方法，為了總結(jié)目前這一領(lǐng)域的研究狀況，作者選取了頂級(jí)的可視化和視覺(jué)分析領(lǐng)域的期刊、以及一系列深度學(xué)習(xí)的頂級(jí)會(huì)議、論壇、研討會(huì)作為信息來(lái)源。同時(shí)為了保證信息的時(shí)效性，作者參考了預(yù)印本網(wǎng)站arXiv，同時(shí)還涵蓋了一系列非學(xué)術(shù)資源以保證最前沿的信息獲取，例如Distall，行業(yè)實(shí)驗(yàn)室和研究博客等等。