打开神经网络的黑盒：分解神经元特征，让复杂模型变得简洁、可解释

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图片来源@视觉中国文 | 追问NextQuestion，作者 | 云书，编辑 | lixia近年来，随着人工智能技术的飞速发展，神经网络已经成为了研究的热门对象。然而，神经网络内部的运作机制一直充满了神秘和复杂性，人们始终难以直观理解它是如何进行决策的。为了解释看似异常复杂的神经网络，首要任务是将其分解为易于理解的组件。通过理解每个组件的功能以及它们之间的相互作用，我们可以推断神经网络的运作原理。然而，分解神经网络并非一项简单的工作。神经网络中最自然的计算单元——神经元，并非人类可以轻松理解的具有单一功能的自然单位，而是呈现多义性，即对看似无关的输入混合作出响应。比如，在视觉模型Inception v1中，一个单独的神经元会同时对猫的脸和汽车的正面作出响应。这种多义性的一个潜在原因是神经元的叠加现象。这是一种假设现象，即神经网络通过线性地组合神经元来表征远大于神经元数量的数据特征。这种叠加使得小