首先,来到captum的github源码仓库 地址是:https://github.com/pytorch/captum 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...
当然,这个方法已经在很多用于解释和理解模型的开源库中实现,这里推荐PyTorch官方提供Captum[4],其中大部分的例子都使用了Integrated Gradients,可见其强大之处。 以上是这篇论文的简短概括。但其实这篇论文的很多篇幅是在说明Integrated Gradients具有的一些优良性质: ...
captumgithub.com/pytorch/captum 其中大部分的例子都使用了Integrated Gradients,可见其强大之处。 以上是这篇论文的简短概括。但其实这篇论文的很多篇幅是在说明Integrated Gradients具有的一些优良性质: Sensitivity: 如果baseline和input在某一特征上不同,但却具有不同的输出,那么这一特征应具有非零的归因。Gradient...
~/anaconda3/envs/tf/lib/python3.7/site-packages/captum/attr/_core/integrated_gradients.py in attribute(self, inputs, baselines, target, additional_forward_args, n_steps, method, internal_batch_size, return_convergence_delta) 282 internal_batch_size=internal_batch_size, 283 forward_fn=self.forw...
I'm wondering how to use the Integrated Gradients with the following model as it has the embedding layers? class TabularModel(nn.Module): def __init__(self, embedding_sizes, n_cont): super().__init__() self.embeddings = nn.ModuleList([nn.Embedding(categories, size) for categories, siz...
到 的直线路径上插值,然后对这些插值的梯度求和的方式进行: 当然,这个方法已经在很多用于解释和理解模型的开源库中实现,这里推荐PyTorch官方提供Captum[4],其中大部分的例子都使用了Integrated...但其实这篇论文的很多篇幅是在说明IntegratedGradients具有的一些优良性质: 「Sensitivity」: 如果baseline和input在某一特征上...
A small repository to test Captum Explainable AI with a trained Flair transformers-based text classifier. natural-language-processingtext-classificationflairexplainable-aiintegrated-gradientscaptum UpdatedMay 13, 2021 Jupyter Notebook Integrated gradients attribution method implemented in PyTorch ...
def forward_fun(x_d, x_s, x_one_hot): out = lstm(x_d, x_s, x_one_hot)[0][:,-1] #0 is for the cell output and -1 is for the last index in the ouput series return out ig = IntegratedGradients(forward_fun) attrs = [] for i in range(x_d.shape[0]): attr = ig....