[论文解读] Human-centric Transfer Learning Explanation via Knowledge Graph [Extended Abstract]
本文提出了两种基于知识图谱（KG）的框架，以人类可理解的方式解释迁移学习：一种用于通过预训练和微调在不同领域之间进行CNN特征迁移，另一种用于利用多个源领域解释零样本学习模型的预测。通过利用KG推理，这些方法提供了可解释的、语义丰富的解释，增强了非专家用户对模型透明度的理解。
Transfer learning which aims at utilizing knowledge learned from one problem (source domain) to solve another different but related problem (target domain) has attracted wide research attentions. However, the current transfer learning methods are mostly uninterpretable, especially to people without ML expertise. In this extended abstract, we brief introduce two knowledge graph (KG) based frameworks towards human understandable transfer learning explanation. The first one explains the transferability of features learned by Convolutional Neural Network (CNN) from one domain to another through pre-training and fine-tuning, while the second justifies the model of a target domain predicted by models from multiple source domains in zero-shot learning (ZSL). Both methods utilize KG and its reasoning capability to provide rich and human understandable explanations to the transfer procedure.
研究动机与目标
- 解决非机器学习专家在迁移学习方法中缺乏可解释性的问题。
- 利用知识图谱为CNN中的特征迁移生成以人为中心的解释。
- 通过融合多个源领域知识，利用知识图谱解释零样本学习中的模型预测。
- 利用知识图谱推理生成语义丰富、自然语言表达的迁移学习过程解释。
提出的方法
- 构建一个知识图谱，以建模源领域与目标领域概念之间以及学习到的特征之间的语义关系。
- 使用预训练的CNN从源领域提取特征，并将这些特征映射到KG嵌入的概念中，以增强可解释性。
- 应用知识图谱推理（例如，基于路径的推理）来解释为何某些特征在不同领域之间能够有效迁移。
- 在零样本学习中，聚合多个源领域模型的预测结果，并利用KG通过语义对齐来解释目标领域的预测。
- 将可迁移性表示为KG中的逻辑路径，从而支持自动生成自然语言解释。
- 将知识图谱推理与深度学习流水线集成，确保解释基于语义知识，具有事实依据。
实验结果
研究问题
- RQ1如何利用知识图谱解释CNN学习到的特征在不同领域之间的可迁移性？
- RQ2知识图谱推理在生成人类可理解的迁移学习解释中起到什么作用？
- RQ3在零样本学习中，如何通过共享的知识图谱整合并解释多个源领域模型的预测？
- RQ4基于知识图谱的解释在多大程度上能够提升用户对迁移学习决策的信任与理解？
- RQ5知识图谱推理能否有效建模成功特征迁移背后的语义关系？
主要发现
- 所提出的基于知识图谱的框架能够生成语义丰富、自然语言表达的解释，对非专家用户具有良好的可解释性。
- 知识图谱推理通过识别逻辑路径，帮助定位可迁移特征，从而提升了CNN特征迁移过程的透明度。
- 在零样本学习中，该方法通过将目标概念与KG中语义相关的源概念对齐，实现对预测结果的合理解释。
- 将知识图谱推理与深度学习模型集成，可在不损害性能的前提下显著提升模型的可解释性。
- 该方法在生成复杂迁移学习流程的人性化解释方面展现出可行性。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。