模型可解释性

智创 AI 新视界 -- AI 助力医疗影像诊断的新突破💖💖💖亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。💖💖💖

深度学习：基于PyTorch的模型解释工具Captum当我们训练神经网络模型时，我们通常只关注模型的整体性能，例如准确率或损失函数值。然而，理解模型为何做出特定预测，哪些输入特征对模型决策影响最大，对于构建可解释、可信赖和健壮的模型至关重要。为此，Facebook AI研究团队开发了captum库，这是一个开源项目，旨在帮助研究人员和开发人员更好地理解PyTorch模型的运行机制。