Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum es una biblioteca de código abierto y extensible para la interpretabilidad del modelo construida en PyTorch, proporcionando algoritmos de última generación para comprender qué características contribuyen a la salida de un modelo.
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https://captum.ai/
Información del Producto
Actualizado:07/04/2024
Qué es Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum es una herramienta integral para la interpretabilidad del modelo, diseñada para facilitar la comprensión de modelos complejos de PyTorch. Ofrece una amplia gama de algoritmos y herramientas de visualización para ayudar a los investigadores y desarrolladores a identificar las características clave que impulsan las predicciones del modelo. Captum es compatible con la mayoría de los tipos de modelos de PyTorch y se puede utilizar con modificaciones mínimas en la red neuronal original.
Características Principales de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum proporciona un conjunto de algoritmos y herramientas de visualización para la interpretabilidad del modelo.
Gradientes integrados: Calcula la importancia de cada característica integrando los gradientes de la salida con respecto a la entrada.
GradientShap: Un método de atribución de características que asigna puntuaciones de importancia a cada característica basadas en el gradiente de la salida con respecto a la entrada.
Oclusión: Un algoritmo basado en perturbaciones que examina los cambios en la salida de un modelo en respuesta a cambios en la entrada.
Captum Insights: Un widget de visualización que proporciona visualizaciones listas para usarse para imágenes, texto y tipos de modelos arbitrarios.
Ventajas
Soporta la mayoría de los tipos de modelos de PyTorch
Extensible y de código abierto
Proporciona una amplia gama de algoritmos y herramientas de visualización
Fácil de usar e integrar con modelos existentes
Desventajas
Puede requerir recursos computacionales significativos para modelos grandes
Algunos algoritmos pueden ser computacionalmente costosos
Casos de Uso de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Visión por computadora
Procesamiento del lenguaje natural
Sistemas de recomendación
Ataques adversarios y robustez
Cómo Usar Captum · Model Interpretability for PyTorch
Instalar Captum usando pip o conda
Importar Captum en tu script de Python
Cargar tu modelo de PyTorch
Elegir un algoritmo de atribución
Ejecutar el algoritmo de atribución en tu modelo
Visualizar los resultados de atribución usando Captum Insights
Preguntas Frecuentes sobre Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum es una biblioteca de código abierto y extensible para la interpretabilidad del modelo construida sobre PyTorch.
Análisis del Sitio Web de Captum · Model Interpretability for PyTorch
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