Captum · Model Interpretability for PyTorch Funktionen
Hauptfunktionen von Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum bietet eine Suite von Algorithmen und Visualisierungswerkzeugen für die Modellinterpretierbarkeit.
Integrated Gradients: Berechnet die Bedeutung jedes Features durch Integration der Gradienten des Outputs in Bezug auf den Input.
GradientShap: Ein Feature-Attributionsverfahren, das Importanzscores für jedes Feature auf der Grundlage des Gradienten des Outputs in Bezug auf den Input zuweist.
Occlusion: Ein störungsbasiertes Verfahren, das die Änderungen im Output eines Modells in Reaktion auf Änderungen im Input untersucht.
Captum Insights: Ein Visualisierungswidget, das fertige Visualisierungen für Bilder, Texte und beliebige Modelltypen bietet.
Vorteile
Unterstützt die meisten Arten von PyTorch-Modellen
Erweiterbar und Open Source
Bietet eine breite Palette von Algorithmen und Visualisierungswerkzeugen
Leicht zu bedienen und in bestehende Modelle zu integrieren
Nachteile
Kann für große Modelle erhebliche Rechenressourcen erfordern
Einige Algorithmen können rechenintensiv sein
Anwendungsfälle von Captum · Model Interpretability for PyTorch
Computer Vision
Natürliche Sprachverarbeitung
Empfehlungssysteme
Adversariale Angriffe und Robustheit
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