可解释性 AI 中的模型敏感度是什么？

可解释性 AI 中的模型敏感度是什么？ 可解释性 AI (XAI) 中的模型敏感度是指模型预测响应于其输入数据中的变化而变化的程度。它衡量了输入特征中的微小变化对模型输出的影响程度。例如，在图像分类模型中，敏感度可能描述图像中几个像素的改变如何影响预测的类别。高敏感度可能表明模型对细微的输入变化高度敏感，这在需要精度的场景（例如，医疗诊断）中可能是理想的，但如果模型对不相关的噪声反应过度（例如，将略微模糊的狗的图像错误分类为猫），则可能会出现问题。

如何衡量敏感度以及为什么它很重要？ 敏感度通常使用诸如局部可解释模型无关解释 (LIME) 或 SHapley 加性解释 (SHAP) 等技术进行评估，这些技术通过扰动输入并观察输出变化来量化特征重要性。例如，在贷款审批模型中，您可以测试将申请人的收入增加 1,000 美元如何影响审批概率。如果概率显着跃升，则模型对收入高度敏感。这很重要，因为过度敏感的模型在现实场景中可能不稳定——想象一下一辆自动驾驶汽车由于轻微的传感器波动而古怪地转弯。敏感度分析有助于开发人员识别此类漏洞并评估模型的行为是否与领域期望一致。

实践中管理敏感度 开发人员可以通过正则化、对抗训练或集成方法来解决敏感度问题。例如，向神经网络添加 L2 正则化会惩罚较大的权重值，从而减少对噪声输入的过度拟合。对抗训练涉及在训练期间有意注入扰动数据以提高鲁棒性。在欺诈检测系统中，组合来自多个模型的预测（集成学习）可以平均掉单个模型的极端敏感度。诸如敏感度分析库（例如，IBM 的 AIX360）或诸如 TensorFlow 的 ModelCard Toolkit 之类的框架有助于跟踪和记录敏感度指标。平衡敏感度可确保模型既准确又可靠，从而避免部署时出现意外故障。