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积分梯度:一种新颖的神经网络可视化方法

May 15, 2021 • Read: 624 • Deep Learning阅读设置

本文介绍一种神经网络的可视化方法:积分梯度(Integrated Gradients),它首先在论文《Gradients of Counterfactuals》中提出,后来《Axiomatic Attribution for Deep Networks》再次介绍了它,两篇论文作者都是一样的,内容也大体上相同,后一篇相对来说更易懂一些,如果要读原论文的话,建议大家优先读后一篇。当然,它已经是2016~2017年间的工作了,“新颖”说的是它思路上的创新有趣,而不是指最近发表

所谓可视化,简单来说就是对于给定的输入$x$以及模型$F(x)$,我们想办法指出$x$的哪些分量对模型的决策有重要影响,或者说对$x$各个分量的重要性做个排序(在不同的领域,这些分量所指代也不同,例如图CV中可能指的是每个像素,NLP中指的可能是一个词)。一个朴素的思路是直接使用梯度$\nabla_x F(x)$来作为$x$各个分量的重要性指标,而积分梯度是对它的改进

朴素梯度

首先,我们来学习一下基于梯度的方法,其实它就是基于泰勒展开:

$$ \begin{equation}F(x+\Delta x) - F(x) \approx \langle\nabla_x F(x), \Delta x\rangle=\sum_i [\nabla_x F(x)]_i \Delta x_i\label{eq:g}\tag{1}\end{equation} $$

我们知道$\nabla_x F(x)$是大小跟$x$一样的向量,这里$[\nabla_x F(x)]_i$为它的第$i$个分量,那么对于同样大小的$\Delta x_i$,$[\nabla_x F(x)]_i$的绝对值越大,那么$F(x+\Delta x)$相对于$F(x)$的变化就越大,也就是说:

$[\nabla_x F(x)]_i$衡量了模型对输入的第$i$个分量的敏感程度,所以我们用$|[\nabla_x F(x)]_i|$作为第$i$个分量的重要性指标

这种思路比较简单直接,在论文《How to Explain Individual Classification Decisions》《Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps》都有描述都有描述,在很多时候它确实也可以成功解释一些预测结果,但它也有明显的缺点。很多文章提到了饱和区的情况,也就是一旦进入到了饱和区(典型的就是relu的负半轴),梯度就为0了,那就揭示不出什么有效信息了

从实践角度看,这种理解是合理的,但是笔者认为还不够深刻。从之前的文章NLP 中的对抗训练可以看出,对抗训练的目标可以理解为就是在推动着$\Vert \nabla_x F(x)\Vert ^2\to 0$,这也就可以理解为,梯度是可被"操控"的,我们可以让梯度尽可能接近于0,并且还不会影响模型预测准确率。所以,回到本文的主题,那就是:$[\nabla_x F(x)]_i$确实衡量了模型对输入的第$i$个分量的敏感程度,但敏感程度不足以作为重要性的良好度量

这里插一个李宏毅老师课程当中提到的例子。大象的鼻子对神经网络将一个物体识别为大象的决策很重要,但当大象的鼻子长度增加到一定程度后(比如1米),继续增加不会带来决策分数的增加,导致输出对输入特征的梯度为0,所以单纯利用梯度在某些情况下确实不太合理

梯度积分

鉴于直接使用梯度的上述缺点,一些新的改进相继被提出来,如LRPDeepLift等,不过相对而言,笔者还是觉得积分梯度的改进更为简洁漂亮

首先,我们需要换个角度来理解原始问题:我们的目的是找出比较重要的分量,但是这个重要性不应该是绝对的,而应该是相对的。比如我们要找出近来比较热门的流行词,我们不能单纯根据词频来找,不然找出来的肯定是"的"、"了"之类的停用词,我们应当准备一个平衡语料统计出来的"参照"词频表,然后对比词频差异而不是绝对值。这就告诉我们,为了衡量$x$各个分量的重要性,我们也需要有一个"参照背景"$\bar{x}$

比方说我们通过平衡语料统计出来的"参照"词频表中,"的"出现了2000次,"小龙虾"出现了2次,而最近一段时间网络上的词汇经统计后,发现"的"出现了2005次,"小龙虾"出现了3000次。通过相较于"参照"词频表,"小龙虾"是当前的热门词

当然,很多场景下我们可以简单地让$\bar{x}=0$,但这未必是最优的,比如我们还可以选择$\bar{x}$为所有训练样本的均值。我们期望$F(\bar{x})$应当给一个比较平凡的预测结果,例如对于分类模型来说,$\bar{x}$的预测结果应该是每个类的概率很均衡。于是我们去考虑$F(\bar{x})-F(x)$,我们可以想象为这是从$x$移动到$\bar{x}$的成本

如果还使用近似展开(1),那么我们将得到

$$ F(\bar{x}) - F(x) \approx \sum_i [\nabla_x F(x)]_i[\bar{x} - x]_i\tag{2} $$

对于上式,我们有一种新的理解:从$x$移动到$\bar{x}$的总成本为$F(\bar{x})-F(x)$,它是每个分量的成本之和,而每个分量的成本近似为$[\nabla_x F(x)]_i[\bar{x}-x]_i$,所以我们可以用$|[\nabla_x F(x)]_i[\bar{x}-x]_i|$作为第$i$个分量的重要性指标

当然,不管是$[\nabla_x F(x)]_i$还是$|[\nabla_x F(x)]_i[\bar{x}-x]_i|$,它们的缺陷在数学上都是一样的(梯度消失),但是对应的解释却并不一样。前面说了,$[\nabla_x F(x)]_i$的缺陷源于"敏感程度不足以作为重要性的良好度量",而纵观这一小节的推理过程,$|[\nabla_x F(x)]_i[\bar{x}-x]_i|$的缺陷则只是因为"等式(2)仅仅是近似成立的",但整个推理的逻辑是没问题的

积分恒等

很多时候一种新的解释能带给我们新的视角,继而启发我们做出新的改进。比如前面对缺陷的分析,说白了就是说"$|[\nabla_x F(x)]_i[\bar{x}-x]_i|$不够好是因为(2)不够精确",那如果我们直接找到一个精确相等的类似表达式,就可以解决这个问题了。积分梯度正是找到了这样的一个表达式:设$\gamma(\alpha),\alpha\in[0,1]$代表连接$x$和$\bar{x}$的一条参数曲线,其中$\gamma(0)=x,\gamma(1)=\bar{x}$,那么我们有

$$ \begin{equation}\begin{aligned} F(\bar{x})-F(x) =&\, F(\gamma(1))-F(\gamma(0))\\ =& \int_0^1 \frac{dF(\gamma(\alpha))}{d\alpha}d\alpha\\ =& \int_0^1 \left\langle\nabla_{\gamma} F(\gamma(\alpha)), \gamma'(\alpha)\right\rangle d\alpha\\ =& \sum_i \int_0^1 \left[\nabla_{\gamma} F(\gamma(\alpha))\right]_i \left[\gamma'(\alpha)\right]_i d\alpha \end{aligned}\tag{3}\end{equation} $$

可以看到,式(3)具有跟式(2)一样的形式,只不过将$[\nabla_x F(x)]_i[\bar{x}-x]_i$换成了$\int_0^1 \left[\nabla_{\gamma} F(\gamma(\alpha))\right]_i \left[\gamma'(\alpha)\right]_i d\alpha$。但式(3)是精确的积分恒等式,所以积分梯度就提出使用

$$ \begin{equation}\left|\int_0^1 \left[\nabla_{\gamma} F(\gamma(\alpha))\right]_i \left[\gamma'(\alpha)\right]_i d\alpha\right|\label{eq:ig-1}\tag{4}\end{equation} $$

作为第$i$个分量的重要性度量。作为最简单的方案,自然就是将$\gamma(\alpha)$取为两点间的直线,即

$$ \gamma(\alpha) = (1-\alpha)x + \alpha \bar{x}\tag{5} $$

这时候积分梯度具体转化为

$$ \begin{equation}\left|\left[\int_0^1 \nabla_{\gamma} F(\gamma(\alpha))\big|_{\gamma(\alpha) = (1 - \alpha) x + \alpha \bar{x}}d\alpha\right]_i \left[\bar{x}-x\right]_i\right|\tag{6}\end{equation} $$

所以相比$|\nabla_xF(x)[\bar{x}-x]_i|$的话,就是用梯度积分$\int_0^1 \nabla_{\gamma} F(\gamma(\alpha))\big|_{\gamma(\alpha) = (1 - \alpha) x + \alpha \bar{x}}d\alpha$替换$\nabla_x F(x)$,也就是从$x$到$\bar{x}$的直线上每一点的梯度的平均结果。直观上来看,由于考虑了整条路径上的所有点的梯度,因此就不再受某一点梯度为0的限制了

离散近似

最后就是这个积形式的量怎么算呢?其实也简单,根据积分的"近似-取极限"定义,我们直接用离散近似就好,以式(6)为例,它近似于:

$$ \begin{equation}\left|\left[\frac{1}{n}\sum_{k=1}^n\Big(\nabla_{\gamma} F(\gamma(\alpha))\big|_{\gamma(\alpha) = (1 - \alpha) x + \alpha \bar{x}, \alpha=k/n}\Big)\right]_i \left[\bar{x}-x\right]_i\right|\tag{7}\end{equation} $$

所以还是那句话,本质上就是"从$x$到$\bar{x}$的直线上每一点的梯度的平均",比单点处的梯度效果更好

原始效果

原始论文实现:https://github.com/ankurtaly/Integrated-Gradients。下面是原论文的一些效果图:


原论文中对梯度和积分梯度的比较(CV任务,可以看到积分梯度能更精细地突出重点特征)

原论文中对梯度和积分梯度的比较(NLP任务,红色为正相关,蓝色是负相关,灰色为不相关)

Captum

实际上并不需要我们手动实现积分梯度,Facebook的研究人员开源了一个名为Captum的库可以直接使用,这里我看了下官方的Tutorial感觉并不难理解,所以我也就不详细解释了,直接贴出链接大家去看吧

如果仅仅是简单的分类问题,例如情感分类,我们想知道模型到底为什么能知道这是积极/消极句子,或者说模型通过看到了哪些词认为这是一个积极/消极句子,可以通过这个例子查看

References

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