神经网络模型的可视化研究进展

近年来，深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等各个领域都取得了巨大的成功。深度学习的主要原理是对数据通过层层的特征表达或映射，使数据在模型最高层线性可分或线性可拟合，由于此时的模型参数量相对一般浅层模型较少，从而获得较好的分类或拟合结果。神经网络的应用虽然在许多领域取得了一定的成功，但仍然有很多问题亟待解决。大部分研究人员仍然不清楚神经网络内部是如何从大规模数据中学习到有效的特征表示，神经网络的“黑盒子”特性促进了神经网络可视化技术的发展。可视化技术是以图像可视化的方式对神经网络内部的卷积核以及卷积层所提取到的特征进行分析，帮助理解神经网络每一层是如何提取特征的，从而避免在网络训练过程中的盲目调参和试错。神经网络的可视化对于调整参数有着很好的指导作用，可以使网络结构性能快速达到最优。本文按照以下几方面总结内容：可视化研究的提起、可视化方法、神经网络模型、可视化工具及可视化应用，重点关注了可视化神经网络模型的工具；最后，对该领域存在的难点及未来研究趋势进行了展望。本文通过论述神经网络模型可视化编程工具的发展与应用，旨在为神经网络模型的绘制和对其进行更加深入的了解提供参考和根据。

深度学习是机器学习的一个新领域，它是以神经网络为架构，对数据进行表征学习的一种算法[1]。

传统的机器学习算法采用人工设计的特征集， 根据专家经验和相关领域知识将其组织到机器学习算法中。

由于设计人员本身了解这些被定义特征的具体含义，因此，传统机器学习方法在一定程度上是可解释的[2]。相比于传统机器学习算法，以卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) [3]为代表的深度学习算法属于特征学习，可对输入数据进行自动特征提取操作，解决了人工设计特征的难题，在性能表现上超过多数传统机器学习算法。然而，CNN 也存在着一定的局限性。一方面，人们至今无法理解CNN内部知识表达及其准确的语义含义， 难以回答CNN 到底学习到了哪些特征、特征的具体形式以及不同特征的重要性度量等问题， 这些因素都会导致CNN 模型的诊断与优化成为经验性、甚至盲目性的反复试探， 这不仅会影响模型的性能，还存在一些安全漏洞[4]。另一方面，基于CNN 模型已被广泛用于各种计算机研究领域，如行人检测[5]，人脸识别[6]，图像检索[7] [8]，场景分割[9]、文本特征的提取[10]等。但是对一些特殊行业， 如医疗、金融、军事等领域， 可解释性和透明性问题成为其拓展和深入的重大阻碍。