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其中提到一个很有意思的独立于模型算法的模型解释方法就是用Shapley值来计算模型特征的重要性,也是SHAP这个工具包背后的重要思想。SHAP以已经被很多做金融和保险机器学习模型的同僚们应用在实际工作中了,瓶颈可能不在技术而更多在于如何给合规与法律部门的同事解释清楚这个东西到底是怎么回事。 我们假设已经训练好了一个...
来源:https://stackoverflow.com/questions/71584110/explainability-with-shap-values-on-a-custom-cnn-model-issues 关注 举报 1条答案按热度按时间 ltqd579y1# #Try it for i in range(len(data_to_explain)): shap_values = explainer(np.asarray([data_to_explain[i]]), max_evals=500, outputs=shap...
摘要:本发明提供了一种基于SHAP的1D‑CNN网络流量分类模型的可解释方法,包括:采集网络流量数据并划分为训练集和测试集;采用主客观方式分别对每种网络流量类别的特征进行权重赋值,两者相加得到最终特征权重值;构建1D‑CNN分类模型并基于训练集进行训练,将测试数据输入训练好的模型,基于SHAP对模型预测结果进行解释,根据...
解释基于CNN的文本分类模型的SHAP值 (SHAP values for Explaining CNN-based Text Classification Models) #complex algorithms# #structured data# #nlp# http://t.cn/A64ZQPn7
SHAP解释模型(二) 1 环境配置以下实验使用当前最新版本shap:0.41.0,同时安装xgboost作为预测模型,并使用较高版本的matplotlib(低版本有时画图报错). $ pip install shap==0.41.0 $ pip install xgboost… 谢彦 模型可解释性之SHAP Luke 【AIGC-扩散模型系列38】VAR:瓜田归来,再看视觉自回归模型,NIPS最佳论文。
本发明提供了一种基于SHAP的1DCNN网络流量分类模型的可解释方法,包括:采集网络流量数据并划分为训练集和测试集;采用主客观方式分别对每种网络流量类别的特征进行权重赋值,两者相加得到最终特征权重值;构建1DCNN分类模型并基于训练集进行训练,将测试数据输入训练好的模型,基于SHAP对模型预测结果进行解释,根据模型预测的分类...
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我试图解释使用SHAP的训练模型的预测。我遵循以下源代码,在Imagenet数据集中使用RESNET50可以正确工作 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input import json import shap import tensorflow as tf # load pre-trained model and choose two images to explain model = ResNet...
基于CNN的阿尔茨海默病与行为异常型额颞叶痴呆的分类 提出一种基于改进的一维卷积神经网络(1D-ICNN)的阿尔茨海默病与异常型额颞叶痴呆诊断模型,对卷积层的输出进行下采样的最大池化操作和特征压缩的全局平均池化操作.该模... 俞元琳,杨剑,王志江,... - 《计算机应用与软件》 被引量: 0发表: 2024年 Novel ...