近些年深度學習在視覺、自然語言處理、語音等各個技術方向都誕生了不少創新應用，如智能識別醫療圖像中的病灶，輔助醫生做病情診斷；智能判別生產線上有質量問題的產品，減輕人工質檢壓力；對政務、金融等流程中的證件票據進行信息識別，加速審批并實現流程電子化；識別用戶輸入的語句，與知識庫中相應的問答進行匹配，實現智能客服問答等。

隨著智能應用的爆發式發展，構建高精模型成為每個企業都在持續探索的命題。然而，在構建深度學習模型的過程中，當遇到模型效果不能滿足要求，需要進一步定位問題和調優效果時，由于深度學習模型是一個“黑盒”，開發者并不知道它做出錯誤決策的準確原因，因此很難采取有針對性的效果優化策略。這個時候就非常讓人頭疼了。

不用慌，本文就專門針對神經網絡模型的黑箱特性，構建了一個模型debug神器，可以輕松幫助從業者“解釋”模型的效果，甚至透視模型的決策。

針對這一訴求，百度飛槳企業版EasyDL零門檻AI開發平臺在原有完善詳實的模型評估報告基礎上，進一步新增上線了 ?混淆矩陣 和 CNN熱力圖 功能，即使大家對深度學習了解不多，也可以快速依據可視化評估結果制定更為精準的優化方案。下面將為大家逐一介紹模型指標、錯誤示例（BadCase）、混淆矩陣、CNN熱力圖等各個功能。

EasyDL模型評估提供多項指標，多角度展現模型效果信息

EasyDL基于飛槳開源深度學習平臺，面向企業AI應用開發者提供零門檻AI開發平臺，實現零算法基礎定制高精度AI模型。EasyDL提供一站式的智能標注、模型訓練、服務部署等全流程功能，內置豐富的預訓練模型，支持公有云、設備端、私有服務器、軟硬一體方案等靈活的部署方式。

目前，EasyDL通過百度智能云已經服務超過80萬企業用戶，在工業制造、安全生產、零售快消、智能硬件、文化教育、政府政務、交通物流、互聯網等領域廣泛落地。

在EasyDL完成模型開發后可以獲得平臺提供的各項詳細的模型評估指標，以圖像分類模型為例，除了整體的準確率之外，還可以看精確率、召回率、F1-score、TOP5準確率等。

除了模型整體的指標之外，還可以看每一項類別的F1-score值，從而幫助開發者發現具體哪一類別的識別效果較差。針對這些較差的類別，開發者可以有針對性地去看那些被預測錯誤的樣本，也就是常說的BadCase。開發者可以檢查這些類別是否樣本量過少，需要補充數據；是否有臟數據存在，影響了模型學習。

在物體檢測上也類似，整體指標上可以觀測mAP、最佳閾值下檢測的精確率、召回率等。因為檢測模型會輸出很多的檢測框，而有相當一部分檢測框的概率比較低，一般會設置一個閾值來過濾掉那些低概率的檢測框。通過設置不同的閾值，模型便會有不同的精確率、召回率和F1-score。在模型預測時，通常取F1-score最高的閾值當做最佳閾值，這樣能夠較好地平衡精確率和召回率，盡量減少漏檢、錯檢等問題。

與分類任務類似，在物體檢測模型的評估中也可以查看各個類別的精度，來判斷哪些類別的檢測效果欠佳。找到這些問題比較大的類別之后，同樣也可以查看BadCase。檢測問題里的BadCase詳細區分了“誤識別”和“漏識別”這兩種情況，從而方便開發者看檢測出錯的各類情況。開發者可以檢查對應類別的標注框是否過少，是否有框標注錯誤需要修正。

新增混淆矩陣與熱力圖兩大功能，高效展示模型效果問題

除了上面這些經典常用的方法外，為了更有針對性地比較易混淆的類別，EasyDL近期重磅上線了混淆矩陣的功能。在混淆矩陣中，開發者可以方便地看到具體哪兩種類別之間容易產生混淆，例如，類別A較多地被識別成了類別B。根據這些信息，開發者可以發現是不是訓練數據存在問題，例如相似類別的圖片有標注錯誤；或是這些相似類別的圖片太少，導致模型沒有學習充分。開發者可以依據混淆矩陣提供的信息，對模型數據進行補充與調整。

看到這里，你會發現，EasyDL在評估模型效果時，通常是從數據的角度去發現現有模型的問題，通過優化數據來優化模型效果的。為什么會選擇這樣的策略呢？在深度學習領域有一句話很流行，“Garbage in , garbage out.”意思就是說如果開發者給了深度學習模型一堆標注質量差的“垃圾”數據，就會得到一個精度很低的“垃圾”模型，這句話時刻提醒開發者，數據質量與模型效果直接相關。因此，從數據角度進行模型效果的問題定位、并配合相應數據的調整，往往是最直接高效的。對于EasyDL的企業應用級開發者而言，從數據角度解決問題，不要求用戶進行高深的算法研究，可以零代碼快速提升模型精度。

除了上面這些方法外，還有一些更專業的透視模型手段，被業界稱之為模型可解釋性方法。飛槳開源了業界主流的可解釋性方法在GitHub上，這里面既包括基于輸入特征的方法（如Intergrated Gradients, SmoothGrad, LIME等），也包括基于中間特征的方法（如GradCAM，ScoreCAM等）。大家可以通過以下鏈接查閱：

https://github.com/PaddlePaddle/InterpretDL

在這些方法中，針對CNN網絡有一個觀察網絡中激活情況的技術，可以更深入地了解模型的行為。這也是EasyDL模型評估熱力圖功能的技術基礎。

以CAM算法為例，在CNN網絡的最后一個特征圖（Feature Map）上，哪些位置被激活是非常重要的信息，它直接影響后續網絡中分類器的判斷。但是這些特征圖除了長寬兩個維度外，還有一個通道的維度，開發者如何才能把不同通道的特征圖疊加到一起呢？CAM提供一種加權的方法，即根據最后一個全連接層中的權重來加權。如上圖示例，如果開發者想觀察“狗”這個類別的激活情況，那么就把全連接層中各個通道到狗這個類別的權重W1, W2, …, Wn找出來，然后用這些權重對各通道特征圖進行加權求和，就會得到一個兩維的激活狀態圖。從這個狀態圖中，開發者可以看到原圖里狗出現的位置被激活了，而其他區域（如人）則數值很小，沒有對預測起作用。通過這樣的“透視”，開發者可以更深入地了解模型內部的運作情況，一定程度地理解模型為什么得到了某個預測結果。根據這些信息，開發者可以選擇通過補充、優化數據來引導模型學習地更好，也可以選擇通過調整模型結構來優化模型的表現。

有些方法不僅適用于CNN的視覺模型，也適用于自然語言處理模型和傳統機器學習模型。EasyDL也會不斷集成相關能力。比如NLP的情感分類任務中，我們想知道為什么文本模型對一句話預測為正面或負面的評論。利用積分梯度（Integrated Gradients）的方法，在文本模型中把全零的嵌入向量作為基線，得到當前嵌入向量的積分梯度。從而反應不同輸入詞對預測結果的影響，可視化結果如下圖：

使用EasyDL進行模型開發，在模型的評估中不僅可以參考各項詳細指標來進行模型效果判斷，還可以參考全新上線的混淆矩陣和熱力圖，以可視化、更精準的方式來定位模型效果不佳的原因，從而采取有針對性的效果提升策略。

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總結

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