Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum est une bibliothèque open-source et extensible pour l'interprétabilité des modèles, construite sur PyTorch, fournissant des algorithmes de pointe pour comprendre quelles caractéristiques contribuent à la sortie d'un modèle.
Visiter le site web
https://captum.ai/
Informations sur le produit
Mis à jour :07/04/2024
Qu'est-ce que Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum est un outil complet d'interprétabilité des modèles, conçu pour faciliter la compréhension des modèles PyTorch complexes. Il offre une large gamme d'algorithmes et d'outils de visualisation pour aider les chercheurs et les développeurs à identifier les caractéristiques clés qui influencent les prédictions du modèle. Captum prend en charge la plupart des types de modèles PyTorch et peut être utilisé avec un minimum de modification du réseau neuronal original.
Principales fonctionnalités de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum fournit un ensemble d'algorithmes et d'outils de visualisation pour l'interprétabilité des modèles.
Gradients intégrés: Calcule l'importance de chaque caractéristique en intégrant les gradients de la sortie par rapport à l'entrée.
GradientShap: Une méthode d'attribution de caractéristiques qui attribue des scores d'importance à chaque caractéristique en fonction du gradient de la sortie par rapport à l'entrée.
Occlusion: Un algorithme basé sur la perturbation qui examine les changements dans la sortie d'un modèle en réponse aux changements dans l'entrée.
Captum Insights: Un widget de visualisation qui fournit des visualisations prêtes à l'emploi pour les images, le texte et les types de modèles arbitraires.
Avantages
Prend en charge la plupart des types de modèles PyTorch
Extensible et open-source
Fournit un large éventail d'algorithmes et d'outils de visualisation
Facile à utiliser et à intégrer avec les modèles existants
Inconvénients
Peut nécessiter des ressources informatiques importantes pour les grands modèles
Certains algorithmes peuvent être coûteux en calcul
Cas d'utilisation de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Vision par ordinateur
Traitement du langage naturel
Systèmes de recommandation
Attaques adverses et robustesse
Comment utiliser Captum · Model Interpretability for PyTorch
Installer Captum à l'aide de pip ou de conda
Importer Captum dans votre script Python
Charger votre modèle PyTorch
Choisir un algorithme d'attribution
Exécuter l'algorithme d'attribution sur votre modèle
Visualiser les résultats de l'attribution à l'aide de Captum Insights
FAQ de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum est une bibliothèque open-source et extensible pour l'interprétabilité des modèles construite sur PyTorch.
Analyses du site web de Captum · Model Interpretability for PyTorch
Trafic et classements de Captum · Model Interpretability for PyTorch
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Informations sur les utilisateurs de Captum · Model Interpretability for PyTorch
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