integrated gradients算法 Integrated Gradients(集成梯度)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。 具体地说,为了计算某个特征的集成梯度,需要将输入特征从一个基准值(比如全零向量)线性插值到实际的输入值。对于每个插值的...
1、梯度归因(Gradients) 2、基于反向传播的归因 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...
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]。
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:IntegratedGradients,出自Google 2017年的一篇论文"Axiomatic Attribution for Deep Networks...简单来说,「IntegratedGradients将输入的第 个特征的归因(attribution)定义为:从基线(baseline) 到输入 之间的直线路径的路径积分」: 其中...到 的直线路径上插值,然后...
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...