Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum 是一個基於 PyTorch 的開源、可擴展的模型可解釋性庫，提供最先進的算法來理解哪些特徵對模型的輸出有貢獻。
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https://captum.ai/
產品資訊
更新時間：07/04/2024
什麼是 Captum · Model Interpretability for PyTorch
Captum 是一個全面的模型可解釋性工具，專為幫助理解複雜的 PyTorch 模型而設計。它提供了廣泛的算法和視覺化工具，幫助研究人員和開發者識別驅動模型預測的關鍵特徵。Captum 支援大多數類型的 PyTorch 模型，並且可以對原始神經網絡進行最小的修改即可使用。
Captum · Model Interpretability for PyTorch 的主要功能
Captum 提供了一套模型可解释性的算法和可视化工具。
集成梯度: 通过积分输出相对于输入的梯度来计算每个特征的重要性。
GradientShap: 一种特征归属方法，根据输出相对于输入的梯度为每个特征分配重要性分数。
遮挡: 一种基于扰动的算法，检查模型输出对输入变化的响应。
Captum Insights: 一个可视化小部件，为图像、文本和任意模型类型提供现成的可视化。
優點
支持大多数类型的 PyTorch 模型
可扩展且开源
提供广泛的算法和可视化工具
易于使用并可与现有模型集成
缺點
大型模型可能需要大量的计算资源
某些算法可能计算成本高昂
Captum · Model Interpretability for PyTorch 的用例
计算机视觉
自然语言处理
推荐系统
对抗攻击与鲁棒性
如何使用 Captum · Model Interpretability for PyTorch
使用 pip 或 conda 安裝 Captum
在您的 Python 腳本中導入 Captum
載入您的 PyTorch 模型
選擇一個歸因算法
在您的模型上運行歸因算法
使用 Captum Insights 視覺化歸因結果
Captum · Model Interpretability for PyTorch 常見問題
Captum 是一個基於 PyTorch 的開源、可擴展的模型解釋庫。
Captum · Model Interpretability for PyTorch 網站分析
Captum · Model Interpretability for PyTorch 流量和排名
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