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- 作者： 小象 发布时间：2024-01-13 18:21:56
- 摘要
总体来说,尽管可解释知识推理的研究已经取得了一系列研究成果,但是其研究整体还处于起步阶段,依然面临诸多挑战.其中,可解释推理主要面临事前可解释模型推理性能低下,与应用领域强绑定;事后解释方法无法反映模型真实行为、适用范围受限;缺乏统一的评测体系3大挑战.下面,本文针对上述挑战进行简单介绍并对未来的发展方向进行展望.
总体来说,尽管可解释知识推理的研究已经取得了一系列研究成果,但是其研究整体还处于起步阶段,依然面临诸多挑战.其中,可解释推理主要面临事前可解释模型推理性能低下,与应用领域强绑定;事后解释方法无法反映模型真实行为、适用范围受限;缺乏统一的评测体系3大挑战.下面,本文针对上述挑战进行简单介绍并对未来的发展方向进行展望.
对于同一个任务/场景,可以应用不同的推理方法,除了推理任务本身的精准度之外,如何去衡量这些方法在可解释性上的优劣是亟需解决的一个问题.当前,解释方法的评估没有一个明确的指标,只能对解释方法进行定性分析,无法对同类型的研究工作进行严格的、确定性的分析与比较[34].针对事前可解释的推理模型而言,其评估挑战在于如何量化模型内在的解释能力;对于事后可解释的推理模型而言,首先需要明确要评估的指标,进而从指标入手,建立评估方法.
随着深度学习的发展,知识推理方法的模型结构越来越复杂,仅仅一个网络就可能包含几百个神经元、百万个参数.尽管这些推理模型在速度、稳定性、可移植性、准确性等诸多方面优于人类,但由于用户无法对这类模型里的参数、结构、特征产生直观理解,对于模型的决策过程和模型的推理依据知之甚少,对于模型的决策过程知之甚少,不知道它何时会出现错误,在风险敏感的领域中,用户仍然无法信任模型的预测结果.因此,为了建立用户和推理模型之间的信任,平衡模型准确率和可解释性之间的矛盾,可解释性知识推理在近几年的科研会议上成为关注热点.
不可否认,在利用图神经网络解决知识推理任务时,注意力机制发挥了巨大的作用,并可以在一定程度上对GNN进行解释,但是节点的1-hop邻居和2-hop邻居可能存在重叠,注意力机制会对同一节点学习到不同的权重,如何去做出正确的抉择是一个需要解决的问题.其次,注意力机制的计算通常会利用简单的神经网络进行计算,譬如前向神经网络,这使得注意力模型会增加模型整体的计算复杂度.
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近年来,可解释推理引发了广泛关注,为此,我们对以上几种方法做了简单总结,并且比较了它们的优点和缺点,具体如表2所示.
事前解释模型是指模型本身内置可解释性,或者将可解释的模块整合到自身架构中的模型[33,34].对于一个训练好的学习模型,无需额外的信息就可以理解模型的决策过程或决策依据[32,33].在知识推理领域,事前可解释模型主要围绕规则、本体以及路径等易于理解的特征展开.下面,本文根据可解释的范围大小,将事前可解释的推理划分为全局可解释和局部可解释两大类.
1.无疑是光线的问题,大家都知道,投影仪'>投影仪一般都是在晚上,或者黑暗的时候使用,效果是最好的,白天的投影效果差,影响观影体验。但是科技的发展,这一缺点也在慢慢的被解决。
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