tensorflow 模型可视化_如何提高深度学习模型的可解释性？

稿件来源：阿里云开发者社区(点击下面“了解更多”查看原文)

导读：深度网络对机器学习研究和应用领域产生了巨大的影响，与此同时却无法很清晰地解释神经网络的来龙去脉。迄今为止，深度学习不够透明，神经网络整体看来仍然是一个黑箱。因此，人们一直致力于更透彻地去理解其中复杂的过程，从而达到进一步优化的目的。由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉，良好的可视化可以有效地帮助人们理解深度网络，并进行有效的优化和调节。

一. 背景

尽管业界对于图像和NLP领域，在可视化和可解释性等方向上已经取得了一些进展，但对于计算广告领域，目前还是空白，可以借鉴的平台或工具很少。而可视化的前提，是需要先对训练模型进行相关数据透出，从而进行可视化分析评估，最终使得神经网络从黑盒向白盒过渡，在一定程度上提高模型的可解释性。但现有深度学习框架对数据透出的支持力度不大，还不足以满足日常训练的所有需求，尤其是针对一些棘手问题，更加难以定位分析，乃至无从调试。

同时，随着网络复杂度的急剧提升，传统的机器学习评估指标，如欠拟合/过拟合/精准率(PR)/召回率(Recall)，并不能够全面地评估一个深度学习网络模型的质量，而我们正在寻找一种途径或者说在摸索一种方式，尝试着去定义深度学习质量体系，从而帮助人们更好地理解并评估模型本身，即在一定条件下，通过提高深度学习的可解释性与可靠性，提升网络模型的可控性。

基于此，平台在完善训练任务生命周期管理的同时，致力于提供更加全面的数据透出方式(如本期新增的在线动态更新数据透出功能)，并以深度学习特有的多维度可视化等方向作为核心功能演进。

二. DeepInsight系统架构

目前来看：数据科学负责见解；机器学习负责预测；人工智能负责行为。同时，这几个领域之间存在着很多重叠。数据科学与其他两个领域不同，因为它的目标跟人类的目标尤其接近：获得洞察力和理解力，这也是DeepInsight平台命名的由来。

DeepInsight是基于分布式微服务集群化部署的深度学习可视化评估平台，由前端WEB平台+后端微服务+深度学习组件等三个子系统构成，各个微服务实例之间是隔离的，互不影响；目前支持TensorflowRS及原生Tensorflow训练任务的生命周期管理。旨在通过数据透出及可视化等手段，解决模型调试及问题定位分析等系列问题，提高神经网络的可解释性；以生命周期管理的方式执行训练任务，从而提供一站式的可视化评测服务。平台在赋能业务的同时，业务也会将后期处理过的数据反馈给平台，从而构建以DeepInsight为基础数据核心的AI可视化生态圈。

三. 基于数据透出的多维度可视化分析

目前深度学习组件(TF-Tracer/TF-Profiler等)主要负责数据透出、实时监控和输出控制等，透出的数据主要是模型训练过程中的Raw Data(未经加工或计算统计)；后端微服务(Tensorboard+/Notebook+)和前端WEB平台(高维可视化)负责相关数据的在线离线交互式等方面的可视化分析评估；以模型训练任务的生命周期管理(Lifecycle)贯穿始终，从而形成多维度可视化分析的生态循环。

3.1 深度学习组件

由于原生深度学习框架提供的功能有限，不能完全满足日常训练的调试分析需求。DeepInsight深度学习组件以透明的方式接入Tensorflow框架，支持本地和分布式模型训练，以第三方库方式的安装。

1)基于原生的深度学习框架Tensoflow API(tf.train.SessionRunHook)编写的即插即用组件，无需用户开发额外的代码，只需用户通过配置文件增加相应配置信息，即可使用对应的组件；

2)配置信息由组件开关和组件配置参数信息两部分组成：

打开相应组件开关后，组件功能不会对原有训练任务产生较大性能影响，从而保证线上训练效率；

关闭相应组件开关后，对原有训练任务无任何功能或性能上的影响；

3.1.1 TF-Tracer：基于计算图的全面数据透出

数据透出组件TF-Tracer是基于Tensorflow 计算图(tf.Graph)开发的，可以全面透出计算图中的所有变量(tf.Variable)，基于图数据集(tf.GraphKeys)，通过正则表达式对变量集合进行匹配过滤，透出相应变量数据集合，同时也支持直接指定变量列表进行数据透出，支持NumPy/Bin两种数据格式输出。

对于非计算图中的变量，用户也可以通过回填的方式，添加到官方预置图数据集或自定义图数据集中；

TF-Tracer配置文件示例，具体详见TF-Tracer User Guide：

 "trace": "true