月度存档: 十二月 2019

通过协同语义推理与深度学习模型可视交互(Visual Interaction with Deep Learning Models through Collaborative Semantic Inference)

深度学习模型近年来扮演着重要的角色。它能够拟合非常复杂的函数从而实现许多任务。但是训练过程、训练的结果往往只是扮演了黑盒的角色——用户无法对其进行解释、也难以操纵训练的结果。如果用户对模型的输出不满意,很难设置模型以达到用户想要的结果。

近年来有许多文章对深度学习模型进行交互探索以打开深度模型。以往的方法中通常是观察模型产生的结果或者是探索输入与模型参数之间的关系。这类方法可以帮助用户找到输入数据中有问题的数据,以重新指导训练过程。但是对于如何对模型改进产生满意的结果鲜有涉及。Gehrmann 等人[1]在IEEE TVCG 2020(VAST 2019)发表了一篇通过协同语义推理(Collaborative Semantic Inference, CSI)与深度学习模型进行可视交互的文章。这篇文章介绍了协同语义推理的优越性——可以对模型产生直接的影响。

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