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IF=31.068！Nat. Rev. Phys.概述可解釋機器學習在粒子物理學中的應用！

機器學習（ML）方法在粒子物理學中具有廣泛應用，但沒有可解釋性就不能保證算法學習的結果是正確/穩健的。開發可解釋的ML/AI方法是為了消除多變量分析的黑箱問題，然而物理學中可解釋AI的曙光主要歸結為解釋神經網絡如何分析實驗數據，而不是轉向更可解釋的ML框架，這有助于更好地理解ML模型的動力學并在隨后的分析中建立信心。

在此，德國電子同步加速器（DESY）研究中心/洪堡大學Ayan Paul等人概述了如何將可解釋性引入粒子物理學中常用的ML方法。其中，用于對科學數據中的非線性關系進行建模的兩個最常見的ML框架是決策樹和神經網絡。決策樹易于解釋，但不如神經網絡強大。相反，在給定噪聲數據的情況下，神經網絡的泛化效果要好得多，但其參數無法提供任何關于輸入變量與輸出變量如何連接的洞察力。

此外，處理更復雜的數據集需要增加模型的復雜性，但這樣做會導致其可解釋性下降。為了重新引入訓練模型的可解釋性元素，研究人員提出了事后方法來檢查ML模型并嘗試找出做出決策的原因。這些方法大致分為兩類：（1）根據輸入變量解釋每個結果的局部方法；（2）全局方法，將模型解釋為一個整體并確定整體“變量重要性”，從而構建輸入變量在確定輸出中的重要性層次結構。

圖1. ML模型準確性-可解釋性之間的權衡

進一步，作者以測量希格斯粒子與底部夸克的湯川耦合為例說明了可解釋分析在粒子物理學中的應用。這種測量面臨的挑戰是從運動學相似的背景中提取極小的信號，而基于運動學切割的傳統方法無法分離這些信號。ML（增強決策樹，BDT）模型使任務更可行，但代價是分析不透明。然而，動力學可通過使用Shapley值來解釋BDT并將重要性層次分配給變量來理解。此外，本文中關注的是變量重要性方面，但更有挑戰性的主題如誤差傳播、模型魯棒性和建立物理模型也需要關注。

作者認為：貝葉斯推理和ML的協同作用可實現對模型參數和預測的誤差估計；模型魯棒性的理解可幫助避免在模型訓練的參數空間附近的錯誤預測，進而實現更好的泛化；建立與物理相關的模型可建立更可靠的系統動力學模型，從而預測控制系統的基本規律。總之，本文提供了一個初學者指南，用于構建粒子物理領域可解釋的多變量分析模型。

圖2. 粒子物理學領域可解釋性分析的簡單舉例

Lessons on interpretable machine learning from particle physics, Nature Reviews Physics 2022. DOI: 10.1038/s42254-022-00456-0

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