深度学习可解释性：决策树与树正则化在信息系统安全中的应用

《信息系统安全与对抗技术序》是一份由北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心发布的学术论文，作者为张寒青，硕士研究生，时间为2018年3月25日。该文档主要探讨了深度模型的可解释性及其在信息系统安全领域的应用，特别是通过树正则化方法来提高模型的透明度。 文档首先介绍了深度学习的广泛应用，包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理等，强调了在这些领域中深度模型的广泛使用，但也指出其作为黑盒模型的问题，即人们难以理解其内部工作原理。针对这一问题，文献重点研究了如何提升深度模型的可解释性，如Frosst和Hinton的Distilling a Neural Network Into a Soft Decision Tree，以及Wu等人提出的Beyond Sparsity: Tree Regularization of Deep Models for Interpretability，这些研究试图通过决策树的形式使深度学习结果更具可理解性。 接下来，文档深入解析了可解释性的概念，将其视为人类模仿性的体现，即模型应能模拟人类决策过程，以便于专业人员如医生审查模型决策是否符合专业知识，并确保公平性和系统偏差。文中以医院生态系统的例子来说明可解释模型的重要性，它能够促进模型的持续改进。 此外，文档还介绍了关键术语“平均路径长度”（Average Path Length, APL），这是一种衡量决策树复杂度的指标，通过计算每个节点到根节点的平均距离来评估模型的简洁性和理解性。例如，通过计算数据集中的实例，如[20, 帅，中，是公务员]、[35, 帅，中，是公务员]和[25, 丑，高，是公务员]的APL值，可以直观地展示模型的复杂度。 在正则化方面，文档解释了它是机器学习中一种常用的技术，用于减少泛化误差，如L1正则化和L2正则化。它们通过在损失函数中添加惩罚项，限制模型的复杂度，防止过拟合，从而提高模型在未知数据上的性能。 《信息系统安全与对抗技术序》是一篇结合深度学习理论和实际应用的研究论文，旨在解决深度模型可解释性问题，这对于保障信息安全、提高决策透明度以及推动信息技术的稳健发展具有重要意义。