深度模型如何可信？牛津大学博士论文《具有硬逻辑约束的深度学习》，158页pdf

深度学习正变得越来越普遍，由于它的成功，它很可能在未来几年被应用到我们生活的几乎每个方面。然而，它的成功故事掩盖了在现实世界中不慎应用它所带来的危险。事实上，即使深度学习模型在准确性(或任何其他选择的指标)方面报告了惊人的高性能，它们也不能保证模型在实际使用时不会出现任何意外行为。这在安全关键型应用程序中尤其危险，在这种应用程序中，即使一个无法预见的错误也可能造成严重的后果。此外，每走错一步，人类对这项技术的信心就会动摇，从而延缓了它的采用。因此，通过减少(如果不是完全排除)所有意想不到的行为来提高这些模型的可信性是极其重要的。

在这篇论文中，我要解决的问题是，如何构建基于深度学习的模型能够 (I)保证满足给定的一组需求，这些需求陈述了模型的正确行为 ，(ii)从需求本身指定的背景知识中学习以提高性能。我特别关注(I)多标签分类问题的深度学习模型，以及(ii)作为硬逻辑约束建模的需求。为了实现这一目标，我首先考虑具有层次约束的多标签分类问题，然后逐步增加约束的表达能力。

在项目的第一阶段，专注于分层多标签分类问题，这是在A1→A形式的输出空间上有分层约束的多标签分类问题，表示A1是A的子类。针对这类问题，我开发了一个新的模型C-HMCNN(h)，对于底层的多标签分类问题，给定网络h，利用层次结构信息来产生预测，保证满足层次结构约束并提高h的性能。

在项目的第二阶段，我考虑了用正常逻辑规则表示的约束，即A1，…， Ak, k+1，…， An→a这个表达式强制每当类A1，…， Ak为预测值，而Ak+1，…，则应预测A类。针对这个问题，我开发了CCN(h)，它是C-HMCNN(h)的扩展。对于底层的多标签分类问题，该模型给出了一个网络h，它能够(i)产生保证满足约束的预测，并且(ii)利用约束中包含的信息来提高性能。

最后，为了说明本文所处理问题的重要性，我创建了带有逻辑需求的ROad事件感知数据集(ROad - r)，这是第一个公开的自动驾驶数据集，其需求建模为输出空间上的约束，并表示为命题逻辑公式。通过创建ROADR，我能够表明当前最先进的模型不能仅从数据点了解需求。我的实验结果表明，他们超过90%的预测违反了约束条件，并且有可能利用给定的需求来创建(i)具有更好的性能和(ii)保证符合给定的需求的模型。

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