量化后模型可解释性：INT8模型决策过程可视化方法

在模型量化过程中，INT8量化作为主流轻量级部署方案，其决策过程的可解释性一直是业界关注焦点。本文将通过实际案例展示如何对INT8量化后的模型进行决策过程可视化。

量化工具选择与部署 我们使用TensorFlow Lite的量化工具链，通过以下步骤实现模型量化：

import tensorflow as tf

def quantize_model(model_path):
    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(model_path)
    converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
    converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
    converter.inference_input_type = tf.int8
    converter.inference_output_type = tf.int8
    # 设置输入输出张量的量化参数
    converter.representative_dataset = representative_data_gen
    return converter.convert()

决策过程可视化方案 针对INT8模型，采用以下方法进行可视化：

1. 通过TensorBoard查看中间层激活值分布
2. 利用Netron工具分析量化前后权重分布
3. 基于梯度加权类激活映射(GCAM)技术追踪关键特征

效果评估 在CIFAR-10数据集上测试，INT8模型准确率下降约1.2%，但推理速度提升3倍。通过可视化发现，量化后模型对边缘特征的敏感性增强，这与预期一致。

复现建议

1. 准备代表性数据集用于量化校准
2. 使用tf.lite.TFLiteConverter进行量化转换
3. 采用可视化工具分析中间层输出分布