基于对抗样本的深度神经网络可解释性分析研究

面向对抗样本的深度神经网络可解释性分析 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）在语音识别、图像分类、自然语言处理等领域取得了很好的效果，近年来获得了人们的广泛关注。然而，深度神经网络通常被看作“黑盒”模型，导致用户只能观察模型的预测结果，而不能了解模型产生决策的原因。这限制了深度神经网络的发展与应用，例如，在医疗、自动驾驶等实际应用场景中，仅仅向用户提供最终的预测结果而不解释其原因，无法满足用户的需求。 为了解决这个问题，研究人员尝试了多种方法来解决深度神经网络的可解释性问题。例如，一个模型对于图像的分类结果可以归因于图像的关键性区域或者其他类似图像。同时，一系列的工作研究如何可视化深度神经网络内部神经元学习到的特征。然而，这些方法存在以下几个问题：1）它们通常是在模型训练结束后进行解释，并不能在训练的过程中约束其学习到一个可解释的模型；2）它们仅仅关注模型对于正常样本的预测进行解释与分析，而忽视了模型在现实场景中可能遇到的对抗样本（Adversarial examples）；3）它们并没有解释模型发生错误的原因，也不能让用户针对性地修复模型的问题。 本文针对图像分类任务，利用对抗样本检验深度神经网络的内部特征表示。对抗样本是指攻击者通过向真实样本中添加微小的、人眼不可察觉的扰动，导致模型发生预测错误的样本。真实样本和对抗样本可以从正反两方面研究深度神经网络的行为，既可以通过真实样本分析模型产生正确预测的原因，同时也可以通过对抗样本分析模型发生错误的原因，以深入探究深度神经网络的运行机制。 通过将对抗样本与真实样本输入到深度神经网络中并检验其特征表示，我们发现深度神经网络内部学习到的特征表示与人类的感知和理解相似。对抗样本可以帮助我们更好地理解深度神经网络的内部机理，并且可以帮助我们开发出更加可靠和可解释的深度神经网络模型。 本文的贡献在于：1）我们提出了一个新的方法来研究深度神经网络的可解释性，利用对抗样本来检验深度神经网络的内部特征表示；2）我们发现了深度神经网络内部学习到的特征表示与人类的感知和理解相似；3）我们展示了如何使用对抗样本来提高深度神经网络的可解释性和可靠性。 本文的研究结果为深度神经网络的可解释性分析和改进提供了新的思路和方法，并且对深度神经网络在实际应用中的发展和应用产生了重要的影响。