最近,关于Attention是否可以解释模型的输出受到越来越多的质疑,参见"Attention is not not Explanation"[1] 和 "Attention is not not Explanation"[2]。今天,我们介绍一种更加合理并且有效的解释模型输出的方法:Integrated Gradients,出自Google 2017年的一篇论文"Axiomatic Attribution for Deep Networks"[3]。
积分梯度算法(Integrated Gradients) 完整度(Completeness) 积分路径的选择 保对称性(Symmetry-Preserving) 两大公理的形象化理解 敏感性 实现不变性 积分梯度的应用变式及应用实例 基准的选择 应用变式 应用实例 1、目标检测网络 2、糖尿病性视网膜病变图像的预测 可解释性(Interpretability or Explainability) 什么是可解...
P.S: 今天想学习并介绍integrated gradients这个方法,这个方法中文翻译应该是叫做“积分梯度”法,我之前在翻译那篇关于解释LLMs的导论的时候被知乎的某答案误导翻译成了“集成梯度”,自我修正一下。1 论文简介Integrated Gradients这个方法来源于论文Axiomatic Attribution for Deep Networks...
integrated gradients解释序列integrated gradients 集成梯度(Integrated Gradients)是一种用于解释深度学习模型预测的算法。它通过计算输入特征在模型输出上的梯度和输入特征值之间的插值,来评估每个特征对预测的贡献程度。具体步骤如下: 1.选择一个基准值,例如全零向量。 2.将输入特征从基准值线性插值到实际的输入值。 3...
captum是一个用pytorch写的,实现了很多深度学习可解释性方法的库。包括IntegratedGradients、Deeplift、GradientShap等。 阅读源码可以使用git clone命令将代码仓库下载到本地,使用pycharm打开。进入文件夹执行pip命令,如下图所示。 可能会出现一些异常状况,要善用google解决。
integrated_gradients如何在python当中使用 python integer division, 在编写程序的时候,某些时候需要处理异常,比如写一个除法的函数或者方法,分母是0,那么这样的程序肯定是要处理异常的,我们来看看如果不异常处理,会怎么样,见代码:#!/usr/bin/en
deep-neural-networksneural-networkverificationintegrated-gradientsnetwork-patchingtrustworthy-machine-learningtrustworthy-ai UpdatedMar 20, 2023 Python TooTouch/WhiteBox-Part1 Star39 Code Issues Pull requests In this part, I've introduced and experimented with ways to interpret and evaluate models in the ...
2005年,Arnold和Olmos提出了一个新的电网解释,称为integrated gradients。他们认为,从传输线路、耦合电容和变压器电感上能够得到对电网性质更好的理解。所谓的integrated gradient,就是综合了这三者。根据具体情况,他们对一些电压、电流量进行了解释,在开始阶段,他们的工作主要集中在变压器电感上。由于变压器电感的计算需要...
可解释性与积分梯度 Integrated Gradients 积分梯度是一种神经网络可解释性方法 此方法首先在论文《Gradients of Counterfactuals》中提出,后来 《Axiomatic Attribution for Deep Networks》再次介绍了它,这已经是2016～2017年间的工作了...
text-integrated-gradients 在text-globalmaxpool-visualization和text-attentionpooling-visualization中分别使用GlobalMaxPooling和AttentionPooling在文本分类和匹配中进行可视化的分析和理解。结论是这两种方法都可以有效地捕捉文本中的关键信息。比起AttentionPooling在计算文本中字词的重要性权重的直观性,GlobalMaxPooling则在直觉...