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はじめに
モダリティ全体にわたるモデル解釈のためのPyTorchライブラリ。
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4月 07 2024
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Captum 製品情報

Captumとは何ですか?

Captumは、モデルの解釈を目的としたPyTorchライブラリです。これは、視覚やテキストを含むさまざまなモダリティにわたって、PyTorchモデルの予測を理解し、帰属させるためのツールと技術を提供します。Captumは、ほとんどのPyTorchモデルをサポートし、新しい解釈アルゴリズムの実装とベンチマークを簡単に行うことができます。

Captumの使い方は?

Condaまたはpipを使用してCaptumをインストールします。numpy、torch、およびcaptum.attrからIntegratedGradientsなどの必要なライブラリをインポートします。PyTorchモデルを定義および準備します。解釈アルゴリズム(例:IntegratedGradients)をインスタンス化します。アルゴリズムを入力データとベースラインに適用して、帰属と収束デルタを取得します。

Captumのコア機能

マルチモーダル解釈サポート

PyTorch上に構築

拡張可能でオープンソース

Captumの使用例

#1

画像分類モデルにおける特徴の重要性を理解する

#2

テキスト分類モデルにおける単語の影響を分析する

CaptumのFAQ

Captumをどのようにインストールしますか?

Captumはどのようなモデルをサポートしていますか?

Integrated Gradientsとは何ですか?

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