关于神经网络:神经网络可视化GradCAM

5次阅读

共计 1631 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

论文题目：《Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization》

作者单位：Georgia Institute of Technology，Facebook AI Research

年份：2017

公众号: CVpython 同步公布

导语：前段时间，用 Grad-CAM 来对神经网络的输入进行可视化，过后做的是一个多便签分类工作，然而可视化进去的后果感觉都点怪怪的，总感觉哪里不对。这次论文的总结让我对 Gradm-CAM 有了进一步的了解，终于晓得过后可视化问题到底在哪了，Oh yeah!。

尽管 CNN 模型在 CV 畛域获得了很大的冲破，然而 CNN 就像一个“黑盒子一样”，外面到底是怎么一回事，还是很难让人明确，可解释性很差。如果模型不 work，其实也很难解析分明到底是为什么。所以作者提出 Grad-CAM 模型，对 CNN 所做的决策作出可视化解释。

很多钻研都表明 CNN 更深的层可能捕捉更高级的视觉构造信息，而且，卷积特色中空间信息会在全连贯层失落，所以在最初卷积层，咱们在高级的语义信息和具体的空间信息之间可能失去最好的折衷(为什么说这是一个折衷？)。Grad-CAM 利用“流进”CNN 的最初一层的梯度信息来了解每个神经元对决策的重要水平。

Grad-CAM 总体构造如下图所示：

输出图像通过前向计算失去了特色映射 $A$，对于类别 $c$，在 softmax 之前有类别分数 $y^c$。当初假如 $A^k_{(x,y)}$ 为特色映射 $A$ 在 $(x,y)$ 地位的第 $k$ 个通道的值，而后计算：

咱们先来了解一下 $y^c$ 对 $A^k_{(x,y)}$ 的求导可能失去什么。

先举个简略的例子，对于公式 $y=w1*x1+w2*x2$，其中 $x1,x2$ 为自变量，$w1,w2$ 别离是两个自变量的系数，$y$ 对 $x1$ 求偏导后果为 $w1$，如果 $x1$ 对 $y$ 更加重要，$w1$ 系数天然也更大，所以 $y$ 对 $x1$ 的偏导后果也就更大了，那是不是阐明了求导能够反映出自变量对函数的重要水平？答案是显然的(如果有大佬感觉不谨严，请指导)。

所以 $y^c$ 对 $A^k_{(x,y)}$ 的求导可能失去什么？失去的就是 $A^k_{(x,y)}$ 这个特征值对 $y^c$ 的重要水平，再来一个全局均匀池化，失去就是特色映射第 $k$ 个通道对 $y^c$ 的重要水平了。

下面公式 (1) 求出了特色映射每个通道的系数，而后线性组合一下，如公式 (2) 所示。

加上 $ReLU$ 的起因是因为作者只对那些对类别分数有正向影响的特色感兴趣，所以过滤了一下那些有负面影响的特色。

尽管 Grad-CAM 的可视化是具备类别判断力的，并且可能定位到相干的区域，然而它短少显示细粒度重要性的能力。例如图 1(c)，尽管 Grad-CAM 能够定位到猫的区域，然而为什么网络将它预测为“tiger cat”，从低分辨率的 heat-map 很难失去论断。为了可能定位的同时也显示细粒度，作者通过点乘将 Guided Backpropagation 和 Grad-CAM 相结合，失去 Guided Grad-CAM。如图 1(d,j)所示。

定位能力更好，分类也不弱。

感觉这才是最重要的点。

Grad-CAM 的可视化后果 (包含区域和细粒度) 为咱们提供一个模型不 work 的解释，譬如某个图像分类错了，咱们可视化一下，是感兴趣的区域有问题还是提取的细粒度特色有问题？
还能够验证数据集偏差，论文中有一个例子，例如辨认医生和护士，可视化的结果显示模型定位的区域在人脸和发型，模型把有一些女医生辨认成护士，而男护士辨认成医生，存在性别偏见，认为男的就是医生，女的就是护士，看看数据集，会发现可能是因为 78% 的医生外面都是男的，而 93% 的护士都是女的，就存在数据集偏差。