Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captumは、PyTorch上に構築されたオープンソースの拡張可能なモデル解釈性ライブラリであり、最先端のアルゴリズムを提供して、どの特徴がモデルの出力に寄与しているかを理解するのに役立ちます。
ウェブサイトを訪問
https://captum.ai/
製品情報
更新日:07/04/2024
Captum · Model Interpretability for PyTorchとは
Captumは、複雑なPyTorchモデルの理解を促進するために設計された包括的なモデル解釈性ツールです。幅広いアルゴリズムと可視化ツールを提供し、研究者や開発者がモデル予測を駆動する主要な特徴を特定するのに役立ちます。Captumは、ほとんどの種類のPyTorchモデルをサポートし、元のニューラルネットワークに最小限の変更で使用できます。
Captum · Model Interpretability for PyTorchの主な機能
Captumは、モデル解釈可能性のためのアルゴリズムと可視化ツールのセットを提供します。
Integrated Gradients: 出力に対する入力の勾配を積分することで各特徴の重要性を計算します。
GradientShap: 出力に対する入力の勾配に基づいて各特徴に重要度スコアを割り当てる特徴付け方法です。
Occlusion: 入力の変化に対するモデル出力の変化を調べる摂動ベースのアルゴリズムです。
Captum Insights: 画像、テキスト、および任意のモデルタイプに対してすぐに使用できる可視化を提供するウィジェットです。
長所
ほとんどの種類のPyTorchモデルをサポートしています
拡張可能でオープンソース
幅広いアルゴリズムと可視化ツールを提供しています
使いやすく、既存のモデルとの統合が簡単です
短所
大規模なモデルでは大量の計算リソースが必要になる場合があります
一部のアルゴリズムは計算コストが高いことがあります
Captum · Model Interpretability for PyTorchのユースケース
コンピュータビジョン
自然言語処理
推薦システム
敵対的攻撃と堅牢性
Captum · Model Interpretability for PyTorchの使用方法
pipまたはcondaを使用してCaptumをインストールする
PythonスクリプトでCaptumをインポートする
PyTorchモデルをロードする
属性付けアルゴリズムを選択する
モデルで属性付けアルゴリズムを実行する
Captum Insightsを使用して属性付け結果を可視化する
Captum · Model Interpretability for PyTorchのよくある質問
Captumは、PyTorchをベースにしたモデル解釈性のためのオープンソースで拡張可能なライブラリです。
Captum · Model Interpretability for PyTorchウェブサイトの分析
Captum · Model Interpretability for PyTorchのトラフィック＆ランキング
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トラフィックトレンド: Mar 2024-May 2024
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