论文链接：https://arxiv.org/abs/2209.11189

写在前面的话

类激活图（CAM）致力于解释卷积神经网络的“黑盒”属性。本文首次提出可学习的类激活方法，通过设计适当损失来迫使注意机制学习有效CAM输出，并只需一次前向推理。在ImageNet上与流行类激活方法比较，取得了优异且有趣的实验结果。最后针对分类错误的情况，作者等人进行了细致而全面的分析。

类激活方法与Motivation简述

深度卷积神经网络对相关决策的可解释性不强，这种“黑盒”属性影响了该技术在安全、医疗等领域的商业应用。由类激活图（CAM）生成的显著图SM（saliency map）描述了对模型决策贡献最大的图像区域，因此是一种为“黑盒”提供可解释理论的方法。

以往的CAM方法分为基于梯度和基于扰动两种，如下图所示：

在图1 (a) 中，基于梯度的方法使用从outputs反向传播的梯度计算最后一个卷积层中特征权重，并将特征图加权聚合得到CAM，explanation代表由CAM产生的SM。（常见的有Grad-CAM、GradCAM++）

在图1 (b) 中，基于扰动的方法通常选取模型中不同深度的特征图，或随机扰动图（图1 (c) ），作为掩码与输入图像点乘，得到扰动输入，最后通过前向传递扰动输入来生成SM。（常见方法有SIDU、Score-CAM、SISE、ADA-SISE、RISE）

然而这些方法要么基于反向传播梯度，要么在推理阶段需要多次前向传递，因此引入了大量的计算开销。另外，这些方法在关注模型解释的同时，忽略了对训练集的有效利用。

因此本文提出了一种仅需一次前向传递的方法，同时引入注意机制，用可学习的方法，使训练集得到了充分利用。

可学习注意机制的理论推导——通俗易懂

首先确定我们要研究的问题以及变量表述，这里令 代表黑盒模型，任务类别数为 ，输入图像为 ，由 经过 得到的预测值标签为 ，模型中最后一层的 个特征图被表述为（ 和 均代表对应特征图的维度）：

因此任务目标是利用A得到CAM，并生成相应的SM，从而可视化 的显著图像区域，达到解释黑盒的效果。

接着给定注意机制 ，通过训练集中的图像与对应标签来训练，从而生成对应的CAM输出可表述为如下过程：

其中 是由对应输入图像与标签生成的CAM， 与 分别为该注意机制的权重和偏置向量。

接着，为有效训练注意机制的参数，将注意机制放在模型的最后卷积层的输出位置，并提出以下两种不同的学习方式，如图2和图3：

1. 由注意机制得到的CAM与最后一次特征图元素点乘（做乘法前先用sigmoid归一化），以重新加权对应特征图的元素，其作用相当于一个自注意的“遮罩”，用来罩住或露出相应特征图的决策影响区域。

2. 由注意机制得到的CAM被缩放到与输入图片一致的维度，sigmoid + 点乘运算后，其结果作为扰动图前向传递，相当于CAM被应用到了每个特征图的每个通道。

最后是本文方法的核心，上述两种方案通过梯度下降算法进行参数更新，在训练注意机制时，冻结原模型，即仅训练注意机制，从而使该方法适用于大部分卷积神经网络。在训练过程中，作者等人应用了所提出的以下损失函数：

其中 是交叉熵损失， 和 分别代表total、average变异算子，其计算公式如下：

上述公式中， 均为正则化参数，该损失函数的优化目标是：使总损失最小化，同时使不同的损失分量处于相同的数量级，从而确保所有损失分量对损失函数的贡献相似。在推理阶段，本文方法仅需一次前向传递，得到CAM后，与其他类激活方法一致，通过最小-最大归一化算子导出SM。

效果展示

对比方法基于VGG-16和ResNet-50两种模型，数据集为ImageNet。正则化参数 皆凭在训练集上的经验选择，实验结果展示如下表：

两个常用的性能评价指标：置信度增加 (IC) ，越大越好。平均下降 (AD)，越小越好。一个复杂度评价指标：推理阶段的前向传递次数FW。

一些可视化的比较结果如下图所示：

错误类分析

在表1中可以明显看出本文方法在有些时候并非最优，然而一次前向推理的复杂度成为最大亮点。作者等人对该方法的错误分类原因进行了详细的探讨。

首先，ImageNet中许多类别实例在语义、外观上都非常接近，如下图所示：

如“goose”与“drake”，“coach”与“minibus”，这种情况下，本文方法得到的SM与真实标签所对应的SM是极其相似的，因此本文所提出的注意机制会聚焦于相同的图像区域，进而推断对应标签。

其次，单标签数据集ImageNet的某些图片包含了多个类别标签，而且这些标签在ImageNet的其他图片中已经确定存在。如下图所示：

比如图6中第一列，该图片对应的标签为“tennis ball”，然而在先前的训练中，本文方法已经确定了在ImageNet中存在的“Tibetan Terrier”这一标签，从而导致分类错误。

最后，ImageNet中的某些类别存在一些细微的偏差，如下图所示：

这种情况下，尽管真实标签为“rugby ball”，但由于分类器已经确定或学会了“rugby match”这一预测，因此在分类时会更偏向后者这一更广泛的标签。

一些可能的思考与总结

本文为进一步解释“黑盒”模型，提出了一种可学习的CAM方法，并产生了具有竞争性的实验结果。但是有两个问题笔者不得其解。

第一个问题就是，本文方法通过训练集大量训练获得四个经验下的正则化参数，那么相比其他方法，是否存在额外增加了实现成本？另外，如果将此参数应用于其他数据集上是否能保持原有性能，到时候如果不能是不是又要重新从训练集中获取呢？

第二，对于ImageNet中的某些包含多标签图像，错误分类的原因是分类器已经对某些类别形成既定的学习认知。那么假如没有训练这个环节，是不是就能减少对某些已确定类别的错误识别呢，或者说，有没有其他方法能减少这种情况的发生呢。

感谢大家抽出宝贵的时间来阅读，希望这篇文章能给大家提供一定帮助~

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