Captum: Modell-Interpretierbarkeit für PyTorch
Captum bietet eine Lösung für die Interpretierbarkeit von PyTorch-Modellen. Es hat einige bemerkenswerte Eigenschaften.
Überblick: Captum unterstützt die Interpretierbarkeit von Modellen in mehreren Modalitäten, wie Vision, Text und mehr. Es basiert auf PyTorch und unterstützt die meisten Arten von PyTorch-Modellen. Zudem ist es als Open-Source-Bibliothek für die Forschung in der Interpretierbarkeit erweiterbar.
Kernfunktionen:
- Multi-Modal: Unterstützt die Interpretierbarkeit in verschiedenen Modalitäten.
- Built on PyTorch: Kann mit minimalen Modifikationen an den ursprünglichen neuronalen Netzwerken verwendet werden.
- Extensible: Ermöglicht die einfache Implementierung und Bewertung neuer Algorithmen.
Grundlegende Verwendung: Um Captum zu verwenden, müssen Sie es installieren. Dies kann über conda (empfohlen) oder pip erfolgen. Anschließend können Sie ein Modell erstellen und vorbereiten. In diesem Beispiel wird ein einfaches ToyModel erstellt und evaluiert. Danach können Sie Algorithmen wie Integrated Gradients instanziieren und anwenden, um Attribuierungen und Konvergenz-Deltas zu erhalten.
Insgesamt bietet Captum eine wertvolle Möglichkeit, die Interpretierbarkeit von PyTorch-Modellen zu verbessern und tieferes Verständnis für die Modellfunktionen zu erlangen.
