前言

深度學(xué)習(xí)由于對傳統(tǒng)方法較為困難處理的問題有著十分優(yōu)秀的解決，所以近年來在各個領(lǐng)域飛速發(fā)展。但由于內(nèi)部的復(fù)雜性和網(wǎng)絡(luò)中的非線性結(jié)構(gòu)，人們對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得高水平表現(xiàn)的潛在原因并不清晰，理解其中的決策過程也充滿了挑戰(zhàn)，對于網(wǎng)絡(luò)的解讀也充滿了神秘。隨著深度學(xué)習(xí)向各個領(lǐng)域的廣泛滲透，我們需要為用戶提供一種可以理解深度學(xué)習(xí)的工具，讓人們可以明白網(wǎng)絡(luò)何時在正確的工作，什么時候失效，同時也有助于提高算法的性能。

目前，標(biāo)準(zhǔn)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱讓深度學(xué)習(xí)的構(gòu)建變得十分容易，而今對于系統(tǒng)的可視化分析又在幫助著我們解釋、解讀、調(diào)整和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)。我們在這篇文章中呈現(xiàn)了目前對于深度學(xué)習(xí)可視化分析的方法，總結(jié)了先進(jìn)的分析框架，主要集中在5w1h上(即why,who,what,how,when和where)來總結(jié)深度學(xué)習(xí)視覺分析方面的研究成果。同時，這篇論文還歸納了這一領(lǐng)域的研究方向和尚未解決的問題以供參考。這篇論文可以幫助深度學(xué)習(xí)和可視化分析領(lǐng)域的新研究者和從業(yè)者盡快的掌握這一年輕又迅速發(fā)展的領(lǐng)域以及其中的分類和范圍。

深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大和迅速發(fā)展有目共睹，但這也帶來了獨(dú)特和全新的挑戰(zhàn)，例如深度學(xué)習(xí)方法缺乏可解釋性和透明性，從學(xué)習(xí)表象到潛在的決策過程缺乏可靠的有效解釋是其中一個重要的問題。另外，對于模型構(gòu)建者來說尋找對于特定模型誤分類的數(shù)據(jù)或者行為還面臨著挑戰(zhàn)。

同樣，終端用戶在使用基于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的app時對于其可靠性的疑慮還無從解決。嘗試著解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是十分重要的，但深度學(xué)習(xí)同時還帶來了一系列新的問題。例如：人工智能的安全性（例如用于自動駕駛）、模型的可信度、不透明的自動化決策過程、數(shù)據(jù)和模型內(nèi)在的偏見，還有很多不一一列舉。就像人們擔(dān)心的一樣，隨著AI系統(tǒng)更加大規(guī)模和廣泛的應(yīng)用，這些問題只會變得越來越大，所以對于模型的理解不僅有益于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，更是這一領(lǐng)域所必須的方面來解決這些潛在的但影響重大的問題。

數(shù)據(jù)可視化和視覺分析通過將抽象的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為形象的表現(xiàn)從而可以高效的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的信息并凝練出知識。Zeiler和Fergus提出了一種影響深遠(yuǎn)的方法，這種稱為解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)可以將模型習(xí)得的特征反投影到像素空間中去，可以讓我們清晰的洞察深度網(wǎng)絡(luò)的特定層習(xí)得了哪種類型的特征，同時可以作為一個提高模型性能的工具來使用。這一工作近年來在機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺領(lǐng)域流行起來，為人們理解和改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型提供了方法和手段。但對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化研究才剛剛開始。

人們發(fā)明了一系列的方法來幫助理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中一部分屬于靜態(tài)方法，例如圖像分類中的注意力圖和熱力圖方法，用于表明圖像中的對于分類影響最大的部分。同時交互性方法在模型視覺分析理解中的引入增進(jìn)了人們對于模型的洞察力。這一領(lǐng)域在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都在高速發(fā)展，造就了論文、研討會、工具包等蓬勃發(fā)展。

在這篇文章中，作者總結(jié)了基于5W和H的深度學(xué)習(xí)可視化研究工作，具體見下圖所示：

這篇論文提供了深度學(xué)習(xí)可視化和視覺分析領(lǐng)域全面、及時的總結(jié)，利用以人為本的疑問式框架來組織文章結(jié)構(gòu)，給予5W和H的方面靈活但全面地總結(jié)出現(xiàn)有工作的貢獻(xiàn)。利用這樣的框架可以通俗化的講解這一領(lǐng)域，讓新近人員迅速掌握領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，不僅為描述現(xiàn)有工作提供了框架，更為新工作提供了樣本。

為了強(qiáng)調(diào)和整理視覺分析在深度學(xué)習(xí)各個方面的影響，本文聚焦于可視化分析，同時探討了目前在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺等方面的進(jìn)展，同時還闡述了可視化如何作為幫助解決一些著名的現(xiàn)代AI問題，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性、置信度和安全性等方面。

由于深度學(xué)習(xí)和AI觸及生活生產(chǎn)的方方面面，本文還為總結(jié)出未來的研究方向和開放問題供研究人員參考，包括促進(jìn)視覺分析系統(tǒng)對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性、對于這類系統(tǒng)有效性和可用性的評價指標(biāo)、以人為中心的AI系統(tǒng)、AI應(yīng)用的倫理性與適用范圍等。

關(guān)于研究方法，為了總結(jié)目前這一領(lǐng)域的研究狀況，作者選取了頂級的可視化和視覺分析領(lǐng)域的期刊、以及一系列深度學(xué)習(xí)的頂級會議、論壇、研討會作為信息來源。同時為了保證信息的時效性，作者參考了預(yù)印本網(wǎng)站arXiv，同時還涵蓋了一系列非學(xué)術(shù)資源以保證最前沿的信息獲取，例如Distall，行業(yè)實驗室和研究博客等等。