如何提高深度学习模型的可解释性？极致的数据透出与多维可视化实战详解

小叽导读：深度网络对机器学习研究和应用领域产生了巨大的影响，与此同时却无法很清晰地解释神经网络的来龙去脉。迄今为止，深度学习不够透明，神经网络整体看来仍然是一个黑箱。因此，人们一直致力于更透彻地去理解其中复杂的过程，从而达到进一步优化的目的。由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉，良好的可视化可以有效地帮助人们理解深度网络，并进行有效的优化和调节。

一. 背景

（图片引自 2018 AI predictions：8 insights to shape business strategy）

尽管业界对于图像和NLP领域，在可视化和可解释性等方向上已经取得了一些进展，但对于计算广告领域，目前还是空白，可以借鉴的平台或工具很少。而可视化的前提，是需要先对训练模型进行相关数据透出，从而进行可视化分析评估，最终使得神经网络从黑盒向白盒过渡，在