info: Meng Z , Wang M , Bai J ,et al.Interpreting Deep Learning-Based Networking Systems[C]//SIGCOMM '20: Annual conference of the ACM Special Interest Group on Data Communication on the applications, technologies, architectures, and protocols for computer communication.ACM, 2020.DOI:10.1145/3387514.3405859.
1.1 问题背景
深度学习在计算机网络方面的应用取得重要成果,但DNN模型参数庞大,通常被视为黑盒,无法提供对其决策过程和内部运行机制的解释。这使得网络运营者难以理解模型,从而使模型难设计、难debug(牵一发而动全身)、难即席调整,又因性能要求高且决策时延高而难以部署。此外,现有方法在目标、通用性和模型的数据形式上均不适用于为网络运营者提供解释性。