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captum:PyTorch的模型可解释性和理解
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2021-04-01
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Captum是PyTorch的模型可解释性和理解库。 Captum在拉丁语中意味着理解,并且包含PyTorch模型的集成梯度,显着性图,smoothgrad,vargrad等的通用实现。 它可以快速集成使用特定领域的库(例如torchvision,torchtext等)构建的模型。 Captum目前处于测试阶段,并且正在积极开发中! 关于Captum 随着模型复杂性的增加以及由此导致的缺乏透明度,模型可解释性方法变得越来越重要。 模型理解既是研究的活跃领域,也是使用机器学习的跨行业实际应用的关注领域。 Captum提供了包括集成渐变在内的最新算法,为研究人员和开发人员提供了一种简单的方法来了解哪些功能对模型的输出有所贡献。 对于模型开发人员而言,Captum可用于通过识别有助于模型输出的不同功能来改进模型和对模型进行故障排除,从而设计出更好的模型并对意外的模型输出进行故障排除。 C
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captum:PyTorch的模型可解释性和理解 (333个子文件)
make.bat 791B
setup.cfg 263B
.isort.cfg 160B
CITATION 441B
alabaster.css 13KB
basic.css 12KB
App.module.css 5KB
custom.css 5KB
pygments.css 4KB
App.css 2KB
code_block_buttons.css 535B
index.css 336B
.gitattributes 47B
.gitignore 2KB
index.html 316B
captum.ico 111KB
Multimodal_VQA_Interpret.ipynb 4.42MB
Bert_SQUAD_Interpret2.ipynb 1.75MB
DLRM_Tutorial.ipynb 1.6MB
Multimodal_VQA_Captum_Insights.ipynb 1.07MB
Resnet_TorchVision_Interpret.ipynb 865KB
Segmentation_Interpret.ipynb 690KB
Bert_SQUAD_Interpret.ipynb 591KB
House_Prices_Regression_Interpret.ipynb 331KB
Resnet_TorchVision_Ablation.ipynb 315KB
IMDB_TorchText_Interpret.ipynb 161KB
Titanic_Basic_Interpret.ipynb 129KB
CIFAR_TorchVision_Captum_Insights.ipynb 126KB
CIFAR_TorchVision_Interpret.ipynb 104KB
Distributed_Attribution.ipynb 19KB
zebra_attribution.jpg 1.16MB
elephant_attribution.jpg 1.09MB
siamese.jpg 1.07MB
siamese_attribution.jpg 1.05MB
swan-3299528_1280_attribution.jpg 664KB
zebra.jpg 550KB
landing-background.jpg 213KB
swan-3299528_1280.jpg 209KB
elephant.jpg 34KB
index.js 8KB
index.js 7KB
Footer.js 4KB
siteConfig.js 3KB
Widget.js 3KB
Tutorial.js 3KB
versions.js 2KB
webpack.config.js 2KB
TutorialSidebar.js 2KB
code_block_buttons.js 2KB
extension.js 825B
mathjax.js 520B
embed.js 454B
App.test.js 257B
index.js 108B
tutorials.json 2KB
package.json 1KB
tsconfig.json 459B
package.json 375B
sidebars.json 234B
jupyter-captum-insights.json 77B
Captum_NeurIPS_2019_final.key 16.38MB
LICENSE 1KB
yarn.lock 470KB
yarn.lock 275KB
Makefile 585B
algorithms.md 23KB
README.md 20KB
algorithms_comparison_matrix.md 12KB
faq.md 10KB
integrated_gradients.md 9KB
contribution_guide.md 8KB
CONTRIBUTING.md 6KB
CODE_OF_CONDUCT.md 3KB
AWESOME_LIST.md 2KB
introduction.md 2KB
getting_started.md 1KB
captum_insights.md 1KB
---bug-report.md 886B
---feature-request.md 734B
README.md 627B
--questions-and-help.md 410B
---documentation.md 408B
overview.md 269B
README.md 213B
README.md 146B
README.md 119B
.nojekyll 0B
algorithms_comparison_matrix.png 4.26MB
captum_insights_screenshot_vqa.png 809KB
captum_insights_vqa.png 809KB
dlrm_arch.png 463KB
captum_insights_screenshot.png 352KB
captum_insights.png 237KB
visuals_of_start_end_predictions.png 128KB
sentiment_analysis.png 102KB
IG_eq1.png 85KB
conductance_eq_1.png 44KB
conductance_eq_2.png 41KB
multi-modal.png 21KB
captum-icon.png 16KB
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