Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum adalah perpustakaan sumber terbuka, dapat diperluas untuk interpretasi model yang dibangun di atas PyTorch, menyediakan algoritma terkini untuk memahami fitur mana yang berkontribusi pada output model.
Kunjungi Situs Web
https://captum.ai/
Informasi Produk
Diperbarui:07/04/2024
Apa itu Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum adalah alat komprehensif untuk interpretasi model, dirancang untuk memfasilitasi pemahaman tentang model PyTorch yang kompleks. Ini menawarkan beragam algoritma dan alat visualisasi untuk membantu peneliti dan pengembang mengidentifikasi fitur utama yang mendorong prediksi model. Captum mendukung sebagian besar jenis model PyTorch dan dapat digunakan dengan modifikasi minimal pada jaringan neural asli.
Fitur Utama Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum menyediakan sekumpulan algoritma dan alat visualisasi untuk interpretasi model.
Integrated Gradients: Menghitung pentingnya setiap fitur dengan mengintegrasikan gradien dari output terhadap input.
GradientShap: Metode atribusi fitur yang menetapkan skor penting untuk setiap fitur berdasarkan gradien output terhadap input.
Occlusion: Algoritma berbasis gangguan yang memeriksa perubahan dalam output model sehubungan dengan perubahan dalam input.
Captum Insights: Widget visualisasi yang menyediakan visualisasi siap pakai untuk gambar, teks, dan jenis model apa pun.
Kelebihan
Menyokong sebagian besar jenis model PyTorch
Dapat diperluas dan open-source
Menyediakan beragam algoritma dan alat visualisasi
Mudah digunakan dan diintegrasikan dengan model yang ada
Kekurangan
Mungkin memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan untuk model besar
Beberapa algoritma bisa menjadi mahal secara komputasi
Kasus Penggunaan Captum · Model Interpretability for PyTorch
Pengenalan pola
Pengolahan bahasa alami
Sistem rekomendasi
Serangan adversarial dan kekokohan
Cara Menggunakan Captum · Model Interpretability for PyTorch
Instal Captum menggunakan pip atau conda
Impor Captum dalam skrip Python Anda
Muat model PyTorch Anda
Pilih algoritma atribusi
Jalankan algoritma atribusi pada model Anda
Visualisasikan hasil atribusi menggunakan Captum Insights
FAQ Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum adalah perpustakaan sumber terbuka, extensible untuk interpretasi model yang dibangun di atas PyTorch.
Analitik Situs Web Captum · Model Interpretability for PyTorch
Lalu Lintas & Peringkat Captum · Model Interpretability for PyTorch
38.9K
Kunjungan Bulanan
#1540655
Peringkat Global
#19157
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: Mar 2024-May 2024
Wawasan Pengguna Captum · Model Interpretability for PyTorch
00:07:46
Rata-rata Durasi Kunjungan
1.54
Halaman Per Kunjungan
32.53%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Captum · Model Interpretability for PyTorch
US: 12.23%
DE: 9.31%
NL: 8.06%
VN: 5.03%
PL: 3.71%
Others: 61.66%