Вопрос или проблема
Нейронные сети часто используются для решения задач, когда мы не можем строго определить, какие свойства должно иметь желаемое решение, например, вы не можете определить, что такое “картина кота”, и поэтому вам нужно обучить сеть, чтобы она училась на примерах. Однако иногда мы можем строго определить некоторые из свойств, которые должно иметь решение. Например:
-
Классическим примером свойства является устойчивость. Мы (почти) всегда хотим, чтобы наша обученная сеть имела свойство, что когда вы немного изменяете входные данные, вы хотите, чтобы выход сети изменился только немного в ответ. Например, измените один пиксель на вашем изображении кота, и вы хотели бы, чтобы уверенность сети оставалась более или менее неизменной.
-
Другие свойства специфичны для домена. Например, вы можете использовать нейронную сеть для прогнозирования вероятности одобрения заявки на банковский кредит, и одним из входных данных является доход заявителя. В этом случае желаемым свойством является то, что выход сети является монотонным относительно дохода заявителя, т.е. если у заявителя
Aдоход выше, чем у заявителяB, и все другие входные данные равны, то сеть должна предсказать, что вероятность одобрения кредита дляAпо крайней мере так же высока, как и уB.
Кто-нибудь знает еще примеры нейронных сетей, где мы можем строго определить свойства, которые она должна иметь?
Обратите внимание, что слово “строго” важно. Один из негативных примеров – это свойство, что при распознавании изображений котов нам не должно быть важно, какого цвета небо. Это определенно желаемое свойство, но мы не более способны строго определить, что такое “небо”, чем что такое “кот”.
Какова цель иметь такие свойства?
Это в значительной степени зависит от области, которую вы изучаете, или от типа нейронной сети, которую вы используете. Если вы хотите сравнить несколько свойств между несколькими моделями, вам стоит прочитать специальные исследования, в которых сравниваются несколько моделей, как это.
В этом примере Lp-норма может рассматриваться как свойство, но не все нейронные сети имеют это.
Ответ или решение
Нейронные сети находят широкое применение в различных областях, где возможно строгое определение желаемых свойств решения. Рассмотрим несколько примеров, где можно задать и rigorously определить такие свойства.
1. Робустность
Одним из наиболее распространенных свойств, которые можно строго определить, является робустность. Это свойство подразумевает, что при незначительных изменениях входных данных выход нейронной сети остается практически неизменным. Например, в задачах компьютерного зрения, когда мы изменяем изображение (например, меняем один пиксель), уверенность сети в своем предсказании (например, в том, присутствует ли на изображении кот) должна оставаться на прежнем уровне. Разработка нейронных сетей, обладающих такой характеристикой, может включать методы сертифицированной робустности, которые обеспечивают доказательства того, что изменения не повлияют на результат.
2. Монотонность
В задачах прогнозирования, таких как оценка вероятности одобрения кредита, важным свойством является монотонность. Это означает, что если заявитель A имеет более высокий доход, чем заявитель B, при равных остальных условиях, то вероятность одобрения кредита для A должна быть как минимум такой же высокой, как и для B. В таких случаях можно использовать методы, которые обеспечивают монотонные выходные данные в зависимости от входных переменных. Это особенно важно в финанасах, где нетерпимость к ошибкам может стоить многим клиентам.
3. Интерпретируемость
В некоторых областях, таких как медицина, сотрудники могут требовать интерпретируемость модели, то есть способность объяснять, как и почему были приняты определенные решения. Например, если нейронная сеть используется для диагностики заболеваний на основе медицинских изображений, пациент может ожидать, что система предоставит объяснения (например, выделение участков изображения, которые были ключевыми при принятии решения). Это особенно актуально для задач, касающихся здоровья и безопасности, где правильность и объяснимость решений имеют критическое значение.
4. Согласованность
В сценариях, где требуются стабильные результаты в разных условиях, согласованность также является важным свойством. Например, если нейронная сеть используется для автоматизации принятия решений на уровне бизнеса, важно, чтобы изменения в входных данных (таких как время года или экономические условия) не приводили к резким изменениям в выводах модели. Это может помочь избежать непредсказуемых результатов и обеспечить предсказуемость работы бизнеса.
5. Воспроизводимость
Научные и инженерные приложения требуют от нейронных сетей воспроизводимости результатов. Это означает, что при одинаковых входных данных, модель должна выдавать одинаковые выходные данные на разных запускках. Это критично для исследований, где результаты должны быть подтверждены другими исследователями. Способы достижения стабильности и воспроизводимости могут включать фиксирование случайных начальных значений, использование статических данных для обучения и тестирования, а также применение одинаковых гиперпараметров на всех стадиях проекта.
Заключение
Желание rigorously определить свойства нейронных сетей не является лишь формальным требованием. Эти свойства поддерживают надежность и объяснимость моделей, что делает их более приемлемыми и безопасными для использования в критически важных приложениях. Влияние таких свойств распространяется на эффективность работы моделей и уровень доверия пользователей, что является важным в современном мире, где инновации быстро развиваются. Каждая изучаемая задача требует индивидуального подхода к определению свойств, что позволяет более четко управлять результатами и обеспечивать надежность решений.