Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum은 PyTorch를 기반으로 한 오픈 소스, 확장 가능한 모델 해석 가능성 라이브러리로, 모델의 출력에 기여하는 기능을 이해하기 위한 최신 알고리즘을 제공합니다.
웹사이트 방문
https://captum.ai/
제품 정보
업데이트됨:07/04/2024
Captum · Model Interpretability for PyTorch이란 무엇인가요
Captum은 복잡한 PyTorch 모델의 이해를 용이하게 하기 위해 설계된 종합적인 모델 해석 가능성 도구입니다. 연구자들과 개발자들이 모델 예측을 결정하는 핵심 기능을 식별하는 데 도움이 되는 다양한 알고리즘과 시각화 도구를 제공합니다. Captum은 대부분의 유형의 PyTorch 모델을 지원하며 원래 신경망에 대한 최소한의 수정으로 사용할 수 있습니다.
Captum · Model Interpretability for PyTorch의 주요 기능
Captum은 모델 해석 가능성을 위한 알고리즘 및 시각화 도구 套件을 제공합니다.
Integrated Gradients: 출력의 입력에 대한 기울기를 적분하여 각 기능의 중요성을 계산합니다.
GradientShap: 출력의 입력에 대한 기울기를 기반으로 각 기능에 중요도 점수를 할당하는 기능 양적화 방법입니다.
Occlusion: 입력의 변화에 대한 모델 출력의 변화를 조사하는 섭동 기반 알고리즘입니다.
Captum Insights: 이미지, 텍스트 및 임의의 모델 유형에 대한 준비된 시각화를 제공하는 시각화 위젯입니다.
장점
대부분의 PyTorch 모델 유형을 지원함
확장 가능하고 오픈 소스임
다양한 알고리즘 및 시각화 도구를 제공함
사용하기 쉽고 기존 모델과 쉽게 통합 가능함
단점
큰 모델의 경우 상당한 계산 자원이 필요할 수 있음
일부 알고리즘은 계산적으로 비용이 많이 들 수 있음
Captum · Model Interpretability for PyTorch의 사용 사례
컴퓨터 비전
자연어 처리
추천 시스템
적대적 공격 및 강건성
Captum · Model Interpretability for PyTorch 사용 방법
pip 또는 conda를 사용하여 Captum 설치
Python 스크립트에 Captum 가져오기
PyTorch 모델 로드
소스 알고리즘 선택
모델에 대한 소스 알고리즘 실행
Captum Insights를 사용하여 소스 결과 시각화
Captum · Model Interpretability for PyTorch 자주 묻는 질문
Captum은 PyTorch를 기반으로 한 모델 해석 가능성을 위한 오픈 소스, 확장 가능한 라이브러리입니다.
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