稀疏自编码器（SAE）：将MLP层稠密激活分解为可解释的单义性特征 大家好，今天我们来深入探讨稀疏自编码器（Sparse Autoencoder, SAE）在神经网络可解释性方面的应用，特别是在将多层感知机（MLP）的稠密激活分解为更具可解释性的单义性特征方面。这不仅能帮助我们理解神经网络内部的工作机制，也为提升模型的鲁棒性、可控性以及安全性奠定了基础。 1. 背景：神经网络可解释性的挑战 深度学习模型，尤其是像MLP这样结构复杂的模型，通常被视为“黑盒”。虽然它们在各种任务上表现出色，但我们很难理解模型做出特定决策的原因。MLP的每一层都进行复杂的非线性变换，导致中间层的激活值非常稠密，难以解释。这意味着： 特征混杂： 单个神经元的激活可能受到多个输入特征的影响，难以确定其代表的具体含义。 语义纠缠： 不同的概念或特征可能会被编码在同一个神经元中，使得理解单个神经元的激活变得困难。 泛化能力差： 由于模型学习到的特征过于复杂和冗余，容易过拟合训练数据，导致在未见过的数据上表现不佳。 因此，我们需要一种方法来解开这些纠缠的特征，将稠密的激活分解为更具有单义性的、易于理解的表示。 2. …