پروژه captum

pytorch/captum

این ابزار به تو کمک می‌کنه تا بفهمی که مدل‌های PyTorch چطور تصمیم‌گیری می‌کنند.

کاربرد:

با استفاده از Captum می‌تونی بفهمی کدوم ویژگی‌ها یا نورون‌ها بیشترین تأثیر رو روی خروجی مدل داشتن. این کار با روش‌هایی مثل Gradient-based، Attribution و Perturbation-based انجام می‌شه.

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

وقتی می‌خوای مدل‌هات رو تفسیرپذیر کنی، مخصوصاً در حوزه‌هایی مثل پزشکی، مالی یا هر جایی که نیاز به توجیه تصمیم‌های مدل داری، Captum گزینه‌ی عالی‌ایه. همچنین برای دیباگ مدل یا بهبود عملکردش مفیده.

چند مثال از موارد استفاده:

تحلیل اهمیت پیکسل‌ها در تصاویر برای تشخیص بیماری

فهم تأثیر کلمات در یک متن برای طبقه‌بندی احساسات

بررسی ویژگی‌های ورودی در مدل‌های پیش‌بینی اعتباردهی