更改

在DNN中，EI通过对网络层节点施加独立且随机的最大熵噪声，计算扰动后输出与输入之间的互信息，捕捉层间因果结构的信息总量。研究发现，网络训练过程中损失函数的快速下降往往伴随着EI的剧烈变化，揭示了网络因果结构的动态演化。

在DNN中，EI通过对网络层节点施加独立且随机的最大熵噪声，计算扰动后输出与输入之间的互信息，捕捉层间因果结构的信息总量。研究发现，网络训练过程中损失函数的快速下降往往伴随着EI的剧烈变化，揭示了网络因果结构的动态演化。

更重要的是，EI可以帮助我们追踪网络训练过程中各层因果结构的变化路径，称之为因果平面(causal plane)。通过观察网络连接的“敏感度”（sensitivity,即扰动的传递效果）和“简并度”（degeneracy,即连接重叠导致的信息丢失），我们可以看到不同任务如何塑造DNN的因果结构。复杂任务往往导致网络因果结构分化更明显，而简单任务中这种分化较弱。此外，冗余层通常无法在因果平面中显著变化，显示其对网络功能贡献较小。此外，我们展示了如何使用EI来计算一层中节点的总联合效应和总个体效应之间的差异，从而可以测量深度神经网络中的前馈集成信息<ref>Masafumi Oizumi, Larissa Albantakis, and Giulio Tononi. From the phenomenology to the mechanisms of consciousness: integrated information theory 3.0. PLoS Comput Biol, 10(5):e1003588, 2014.</ref>。

更重要的是，EI可以帮助我们追踪网络训练过程中各层因果结构的变化路径，称之为因果平面(causal plane)。通过观察网络连接的“敏感度”（Sensitivity,即扰动的传递效果，类似Erik Hoel的Determinism确定度概念）和“简并度”（Degeneracy,即连接重叠导致的信息丢失），我们可以看到不同任务如何塑造DNN的因果结构。复杂任务往往导致网络因果结构分化更明显，而简单任务中这种分化较弱。此外，冗余层通常无法在因果平面中显著变化，显示其对网络功能贡献较小。此外，我们展示了如何使用EI来计算一层中节点的总联合效应和总个体效应之间的差异，从而可以测量深度神经网络中的前馈集成信息<ref>Masafumi Oizumi, Larissa Albantakis, and Giulio Tononi. From the phenomenology to the mechanisms of consciousness: integrated information theory 3.0. PLoS Comput Biol, 10(5):e1003588, 2014.</ref>。

这种分析工具为解决DNN的可解释性问题提供了新的思路。由于DNN拥有大量参数，常被视为“黑匣子”，其内部机制难以理解，影响了模型的透明度<ref>David Gunning.  Explainable artificial intelligence (xai). Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), nd Web, 2, 2017.</ref>。缺乏可解释性可能会掩盖其他问题，如数据集<ref>Mohsan Alvi,  Andrew Zisserman,  and Christoffer Nellåker.  Turning a blind eye:  Explicit removal of biases and variation from deep neural network embeddings.  In Proceedings of the European Conference on Computer Vision(ECCV) , pages 0–0, 2018.</ref>或模型选择<ref>Arnaud Mignan and Marco Broccardo. One neuron versus deep learning in aftershock prediction. Nature, 574(7776): E1–E3, 2019.</ref>中的偏见，对于那些想使用DNN做出关于人生命的事情来说是一个重大问题，例如在自动驾驶汽车<ref>Mariusz Bojarski, Davide Del Testa, Daniel Dworakowski, Bernhard Firner, Beat Flepp, Prasoon Goyal, Lawrence D Jackel, Mathew Monfort, Urs Muller, Jiakai Zhang, et al.  End to end learning for self-driving cars. arXiv preprint arXiv:1604.07316, 2016.</ref>、自动驾驶无人机<ref>Dario Floreano and Robert J Wood.  Science, technology and the future of small autonomous drones. Nature, 521(7553):460–466, 2015.</ref>或医疗诊断<ref>Hoo-Chang Shin, Holger R Roth, Mingchen Gao, Le Lu, Ziyue Xu, Isabella Nogues, Jianhua Yao, Daniel Mollura, and Ronald M Summers.  Deep convolutional neural networks for computer-aided detection:  Cnn architectures, dataset characteristics and transfer learning. IEEE transactions on medical imaging, 35(5):1285–1298, 2016.</ref>的情况下。因此使用这套技术，研究人员将能够在训练过程中直接观察DNN的整体因果结构发生变化的过程，这是打开“黑匣子”和了解DNN中的作用的关键一步。

这种分析工具为解决DNN的可解释性问题提供了新的思路。由于DNN拥有大量参数，常被视为“黑匣子”，其内部机制难以理解，影响了模型的透明度<ref>David Gunning.  Explainable artificial intelligence (xai). Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), nd Web, 2, 2017.</ref>。缺乏可解释性可能会掩盖其他问题，如数据集<ref>Mohsan Alvi,  Andrew Zisserman,  and Christoffer Nellåker.  Turning a blind eye:  Explicit removal of biases and variation from deep neural network embeddings.  In Proceedings of the European Conference on Computer Vision(ECCV) , pages 0–0, 2018.</ref>或模型选择<ref>Arnaud Mignan and Marco Broccardo. One neuron versus deep learning in aftershock prediction. Nature, 574(7776): E1–E3, 2019.</ref>中的偏见，对于那些想使用DNN做出关于人生命的事情来说是一个重大问题，例如在自动驾驶汽车<ref>Mariusz Bojarski, Davide Del Testa, Daniel Dworakowski, Bernhard Firner, Beat Flepp, Prasoon Goyal, Lawrence D Jackel, Mathew Monfort, Urs Muller, Jiakai Zhang, et al.  End to end learning for self-driving cars. arXiv preprint arXiv:1604.07316, 2016.</ref>、自动驾驶无人机<ref>Dario Floreano and Robert J Wood.  Science, technology and the future of small autonomous drones. Nature, 521(7553):460–466, 2015.</ref>或医疗诊断<ref>Hoo-Chang Shin, Holger R Roth, Mingchen Gao, Le Lu, Ziyue Xu, Isabella Nogues, Jianhua Yao, Daniel Mollura, and Ronald M Summers.  Deep convolutional neural networks for computer-aided detection:  Cnn architectures, dataset characteristics and transfer learning. IEEE transactions on medical imaging, 35(5):1285–1298, 2016.</ref>的情况下。因此使用这套技术，研究人员将能够在训练过程中直接观察DNN的整体因果结构发生变化的过程，这是打开“黑匣子”和了解DNN中的作用的关键一步。