积分梯度 (Integral Gradient) 本质上是一种归因分析 (Attribution Analysis) 方法。这一小节里面我们对归因分析方法做个总结,并推导积分梯度方法。 基于分类问题归因分析中,一种重要的方法是 Integrated Gradient (积分梯度)。这一小节我们做个汇总。 [1] How to Explain Individual Classification Decisions (The Journ...
梯度的定义与直观理解 定义:在多元微积分中,梯度是一个向量,它指示函数值增长最快的方向。对于二元函数 f(x, y),梯度定义为一个向量,其中包含对 x 和 y 的偏导数。数学上,梯度表示为 ∇f = (∂f/∂x, ∂f/∂y)。在更高维度的情况下,梯度包含更多变量的偏导数。 直观理解:梯度可以被想象为指...
除了积分梯度法,DeepLift 方法也使用了基线图片来量化可解释性。DeepLift 使用类似层间相关性传递的算法(LRP),把重要性从输出一层层传递到输入。 总结 直接使用输出对输入的梯度作为特征重要性会遇到梯度饱和问题。积分梯度法从通过对梯度沿不同路径积分,期望得到非饱和区非零梯度对决策重要性的贡献。原始积分梯度法使...
本文介绍一种神经网络的可视化方法:积分梯度(Integrated Gradients),它首先在论文《Gradients of Counterfactuals》中提出,后来《Axiomatic Attribution for Deep Networks》再次介绍了它,两篇论文作者都是一样的,内容也大体上相同,后一篇相对来说更易懂一些,如果要读原论文的话,建议大家优先读后一篇。当然,它已经是2016...
积分梯度法则是将梯度下降的思想推广到了积分领域,可以用来解决一些计算相对复杂的深度学习问题。这个算法通过对多元积分的连续逼近来优化函数的最小值或最大值。因此,积分梯度法可以用来求解目标函数的最小值或最大值,并可以看作是梯度下降的一种变体。 2. 具体实现积分梯度法的步骤 (1) 确定目标函数和积分范围 首...
2. 积分梯度 2.1 梯度饱和问题 2.2 积分梯度 3. 参考 1. 可解释性 事实上,很多论文中对于可解释性的定义都不太一样,或者直接对避而不谈,这导致可解释性成为一个大而模糊的领域。一般概念上,可解释性就是我们想要知道模型对未见样本 ...
举个例子，在物理学中，重力场或电场这类保守场，其力的曲线积分就与路径无关，只与起点和终点的坐标有关。这背后的原因在于，这些场可以被表示为某一势能函数的梯度，即F＝grad U。进一步来说，对于保守场，路径独立性不仅体现在曲线积分上，还体现在积分路径的任意性。无论选择哪条路径，从A点到B...
线积分扩展：线积分下的梯度和向量场 上一期文章我们已经详细讨论了线积分的基本原理，但在数学上它们的应用和复杂性可能会有所不同，但对于更复杂的情况，是将曲线拆分为单独的部分曲线段 所以，您可以将每个部分视为独立的曲线，整条线积分可以表示为每条线的总和。当然你也可以只考虑关于 X和Y的线积分 ，...
1. 梯度表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值;散度是通量的微分;旋度是环量的微分。 2. 动画由MATLAB函数绘制; 3. 更多可视化: 泰勒展开与泰勒级数:https://www.bilibili.com/video/BV1cP4y1t79Y 拉普拉斯变换:https://www.bilibili.com/video/BV1t64y
宇哥回忆梯度 前情提要 最近,宇哥为考研学子再次回顾了“梯度、积分、方向导数”等重点,当然这是数一的内容,后面也有数二、数三相关的内容。2020考研党表示:课代表到达现场!然后,有几位学子已经将其总结了,虽然都是很基础的公式或者题型,但是考前就该处于这种“重基础”的状态! 2020考研党:课代表到达现场! 考研党...