本文介绍一种神经网络的可视化方法：积分梯度（Integrated Gradients），它首先在论文 Gradients of Counterfactuals [1] 中提出，后来 Axiomatic Attribution for Deep Networks[2] 再次介绍了它，两篇论文作者都是一样的，内容也大体上相同，后一篇相对来说更易懂一些，如果要读原论文的话，建议大家优先读后一篇。
所谓可视化，简单来说就是对于给定的输入 x 以及模型 F(x)，我们想办法指出 x 的哪些分量对模型的决策有重要影响，或者说对 x 各个分量的重要性做个排序，用专业的话术来说那就是“归因”。一个朴素的思路是直接使用梯度 来作为 x 各个分量的重要性指标，而积分梯度是对它的改进。然而，笔者认为，很多介绍积分梯度方法的文章（包括原论文），都过于“生硬”（形式化），没有很好地突出积分梯度能比朴素梯度更有效的本质原因。本文试图用自己的思路介绍一下积分梯度方法。
朴素梯度首先，我们来学习一下基于梯度的方法，其实它就是基于泰勒展开：
我们知道 是大小跟 x 一样的向量，这里 为它的第 i 个分量，那么对于同样大小的 的绝对值越大，那么 相对于 的变化就越大，也就是说： 衡量了模型对输入的第 i 个分量的敏感程度，所以我们用 作为第 i 个分量的重要性指标。这种思路比较简单直接，在论文 How to Explain Individual Classification Decisions[3] 和 Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps[4] 都有描述，在很多时候它确实也可以成功解释一些预测结果，但它也有明显的缺点。很多文章提到了饱和区的情况，也就是一旦进入到了饱和区（典型的就是 的负半轴），梯度就为 0 了，那就揭示不出什么有效信息了。从实践角度看，这种理解是合理的，但是笔者认为还不够深刻。从之前的文章对抗训练浅谈：意义、方法和思考（附 Keras 实现）可以看出，对抗训练的目标可以理解为就是在推动着 ，这也就可以理解为，梯度是可以被“操控”的，哪怕不影响模型的预测准确率的情况下，我们都可以让梯度尽可能接近于0。所以，回到本文的主题，那就是： 确实衡量了模型对输入的第 i 个分量的敏感程度，但敏感程度不足以作为重要性的良好度量。
积分梯度鉴于直接使用梯度的上述缺点，一些新的改进相继被提出来，如 LRP [5]、DeepLift [6] 等，不过相对而言，笔者还是觉得积分梯度的改进更为简洁漂亮。2.1 参照背景首先，我们需要换个角度来理解原始问题：我们的目的是找出比较重要的分量，但是这个重要性不应该是绝对的，而应该是相对的。比如，我们要找出近来比较热门的流行词，我们就不能单根据词频来找，不然找出来肯定是“的”、“了”之类的停用词，我们应当准备一个平衡语料统计出来的“参照”词频表，然后对比词频差异而不是绝对值。这就告诉我们，为了衡量 x 各个分量的重要性，我们也需要有一个“参照背景” 。当然，很多场景下我们可以简单地让 ，但这未必是最优的，比如我们还可以选择 为所有训练样本的均值。我们期望 应当给一个比较平凡的预测结果，比如分类模型的话， 的预测结果应该是每个类的概率都很均衡。于是我们去考虑 ，我们可以想象为这是从 x 移动到 的成本。如果还是用近似展开（1），那么我们将得到：
对于上式，我们就可以有一种新的理解：
从 x 移动到 的总成本为 ，它是每个分量的成本之和，而每个分量的成本近似为 ，所以我们可以用 作为第i个分量的重要性指标。当然，不管是 还是 ，它们的缺陷在数学上都是一样的（梯度消失），但是对应的解释却并不一样。前面说了， 的缺陷源于“敏感程度不足以作为重要性的良好度量”，而纵观这一小节的推理过程， 的缺陷则只是因为“等式（2）仅仅是近似成立的”，但整个逻辑推理是没毛病的。2.2 积分恒等很多时候一种新的解释能带给我们新的视角，继而启发我们做出新的改进。比如前面对缺陷的分析，说白了就是说“ 不够好是因为式（2）不够精确”，那如果我们直接能找到一个精确相等的类似表达式，那么就可以解决这个问题了。积分梯度正是找到了这样的一个表达式：设 代表连接 x 和 的一条参数曲线，其中 ，那么我们有：
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