影像模型可解釋性技術XAI實務應用

import tensorflow as tf

# 假設 model 是您的 TensorFlow 模型
@tf.function
def integrated_gradients(model, input_image, baseline_image, steps=50):
    # 定義插值函式
    def interpolate_images(baseline, image, alphas):
        alphas_x = alphas[:, tf.newaxis, tf.newaxis, tf.newaxis]
        baseline_x = tf.expand_dims(baseline, axis=0)
        input_x = tf.expand_dims(image, axis=0)
        delta = input_x - baseline_x
        images = baseline_x + alphas_x * delta
        return images

    # 生成插值 alpha 值
    alphas = tf.linspace(start=0.0, stop=1.0, num=steps+1)

    # 計算插值影像
    interpolated_images = interpolate_images(baseline_image, input_image, alphas)

    # 使用 GradientTape 計算梯度
    with tf.GradientTape() as tape:
        tape.watch(interpolated_images)
        predictions = model(interpolated_images)
        # 取得預測類別的 logits
        target_class_logit = predictions[:, target_class]

    # 計算梯度
    gradients = tape.gradient(target_class_logit, interpolated_images)

    # 對梯度進行積分
    integrated_gradients = (gradients[:-1] + gradients[1:]) / 2.0
    integrated_gradients = tf.reduce_mean(integrated_gradients, axis=0)

    return integrated_gradients

#### 內容解密：
1. **`integrated_gradients` 函式**：此函式計算輸入影像相對於基線影像的整合梯度，用於衡量每個畫素的重要性。
2. **`interpolate_images` 函式**：生成基線影像和輸入影像之間的插值影像，用於計算梯度變化。
3. **`GradientTape`**：TensorFlow 的自動微分工具，用於記錄操作並計算梯度。
4. **`integrated_gradients` 計算**：透過對插值影像的梯度進行平均來近似積分，得到最終的整合梯度值。

### xRAI

xRAI 方法結合了 LIME 和 KernelSHAP 的預處理方法，以及 IG 的畫素級歸因優勢。首先，使用 IG 取得畫素級歸因，然後將這些歸因整合到影像區塊中。接著，根據區塊的重要程度對其進行排序，從而得到最終的解釋結果。

## 影像可解釋性技術在生產環境中的應用

在生產環境中佈署機器學習模型時，瞭解模型的預測結果至關重要。影像可解釋性技術能夠幫助我們理解模型是如何做出預測的。本章節將介紹幾種常見的影像可解釋性技術，包括 Integrated Gradients（IG）和 xRAI，並探討如何在 Google Cloud 的 Vertex AI 平台上佈署模型並取得預測結果的解釋。

### Integrated Gradients 和 xRAI 的比較

IG 提供畫素級別的歸因，能夠精確地指出哪些畫素對模型的預測結果貢獻最大。xRAI 則提供根據區域的歸因，將影像劃分為不同的區域，並評估每個區域對預測結果的影響。

#### IG 的適用場景

IG 傾向於在低對比度的影像中表現良好，例如 X 光片或實驗室拍攝的科學影像。在識別眼部疾病（如糖尿病視網膜病變）的模型中，瞭解導致診斷結果的具體畫素非常有用，因此 IG 是較好的選擇。

#### xRAI 的適用場景

xRAI 則更適合於自然影像，例如識別影像中動物的型別。在這種情況下，根據區域的歸因更為合適，因此 xRAI 是較好的選擇。

### Tracin：追蹤訓練過程中的支援和反對樣本

Tracin 是一種新興的方法，用於解釋模型在訓練過程中的行為。它透過追蹤單個訓練樣本在訓練過程中的損失變化，找出對該樣本預測結果有重大影響的其他訓練樣本。這些樣本被稱為支援樣本（proponents）和反對樣本（opponents）。支援樣本是指那些能夠降低損失、改善預測結果的樣本，而反對樣本則是指那些會增加損失、惡化預測結果的樣本。

### 在 Vertex AI 上佈署模型並取得預測結果的解釋

要在 Vertex AI 上佈署模型並取得預測結果的解釋，需要新增兩個額外的簽名：預處理簽名和模型簽名。預處理簽名用於將輸入影像轉換為模型所需的格式，而模型簽名則用於接收處理後的影像並傳回預測結果。

```python
@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None,], dtype=tf.string)])
def xai_preprocess(filenames):
    input_images = tf.map_fn(
        preprocess,  # preprocessing function from Ch 6
        filenames,
        fn_output_signature=tf.float32
    )
    return {
        'input_images': input_images
    }

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None, IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, IMG_CHANNELS], dtype=tf.float32)])
def xai_model(input_images):
    batch_pred = model(input_images)  # same as model.predict()
    top_prob = tf.math.reduce_max(batch_pred, axis=[1])
    pred_label_index = tf.math.argmax(batch_pred, axis=1)
    pred_label = tf.gather(tf.convert_to_tensor(CLASS_NAMES), pred_label_index)
    return {
        'probability': top_prob,
        'flower_type_int': pred_label_index,
        'flower_type_str': pred_label
    }

@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec([None,], dtype=tf.string)])
def predict_filename(filenames):
    preproc_output = xai_preprocess(filenames)
    return xai_model(preproc_output['input_images'])

model.save(MODEL_LOCATION,
           signatures={
               'serving_default': predict_filename,
               'xai_preprocess': xai_preprocess,
               'xai_model': xai_model
           })

from explainable_ai_sdk.metadata.tf.v2 import SavedModelMetadataBuilder

builder = SavedModelMetadataBuilder(
    MODEL_LOCATION,
    signature_name='xai_model',
    outputs_to_explain=['probability'])

random_baseline = np.random.rand(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)
builder.set_image_metadata(
    'input_images',
    input_baselines=[random_baseline.tolist()])

builder.save_metadata(MODEL_LOCATION)

gcloud beta ai-platform versions create \
    --origin=$MODEL_LOCATION --model=flowers ig \
    --explanation-method integrated-gradients --num-integral-steps 25

### 訓練模型流程圖
此圖示顯示了使用 AutoML 訓練模型的流程：
#### 模型評估與佈署

訓練完成後，我們可以評估模型的效能。評估結果表明，大部分誤分類別的情況是玫瑰被錯誤地識別為鬱金香（參見圖 10-16）。如果我們要繼續進行實驗，可以檢查一些錯誤案例，並嘗試收集更多圖片以減少假陽性和假陰性。

一旦我們對模型的效能感到滿意，就可以將其佈署到端點，從而建立一個 Web 服務，使用者可以透過該服務請求模型進行預測。

### 無程式碼電腦視覺的優勢

對於基本的電腦視覺問題，無程式碼系統具有易用性、低成本和高準確度的優勢。我們建議在電腦視覺專案中，將無程式碼工具作為第一步。

#### 使用無程式碼工具的好處
此圖示總結了使用無程式碼工具的好處：
```plantuml
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 影像模型可解釋性技術XAI實務應用

package "XAI 可解釋性方法" {
    package "擾動方法" {
        component [LIME] as lime
        component [KernelSHAP] as shap
        component [區塊遮罩] as mask
    }

    package "梯度方法" {
        component [Integrated Gradients] as ig
        component [xRAI] as xrai
        component [梯度計算] as grad
    }
}

package "Vertex AI 部署" {
    component [模型簽名] as signature
    component [解釋後設資料] as metadata
    component [解釋請求] as request
}

package "應用場景" {
    component [AutoML 視覺] as automl
    component [品質評估] as quality
    component [基準測試] as benchmark
}

lime --> mask : 區塊擾動
shap --> mask : 博弈論加權
ig --> grad : 插值積分
xrai --> ig : 區域聚合
signature --> metadata : XAI 配置
metadata --> request : API 呼叫
automl --> quality : 快速驗證

note right of ig
  特徵工程包含：
  - 特徵選擇
  - 特徵轉換
  - 降維處理
end note

note right of eval
  評估指標：
  - 準確率/召回率
  - F1 Score
  - AUC-ROC
end note

@enduml