【PyTorch 1.5チュートリアル】レシピ : Captum を使用したモデル説明可能性

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モデルの説明可能性について
【PyTorch 1.5チュートリアル】レシピ : Captum を使用したモデル説明可能性

【PyTorch 1.5 レシピ : Captum を使用したモデル説明可能性】
今回のレシピはモデルの説明可能性を取り扱います。Captum はモデルがどのように動作するかを明らかにし、データ特徴がモデル予測やニューロン活性にどのように影響を与えるかを理解する助けとなります。Captum を使用すれば統一された方法で Guided GradCam や統合勾配 (Integrated Gradients) のような広範囲な最先端の特徴属性アルゴリズムを適用できます。

PyTorch は TensorFlow とともにポピュラーな深層学習フレームワークです。PyTorch 1.5 では新たにレシピ集がドキュメントに追加されましたので、これも翻訳しています。

レシピは「基本」「Captum」「データ・カスタマイゼーション」「解釈可能性」「モデル最適化」等のカテゴリーに分かれています。<詳細>

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