PyTorch 可解释性工具

PyTorch 可解释性工具是用于分析和理解 PyTorch 模型的决策过程的工具集。以下是一些常用的 PyTorch 可解释性工具：

• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): LIME 是一个用于模型可解释性的工具，它可以帮助你理解模型如何对单个数据点做出决策。

• SHAP (SHapley Additive exPlanations): SHAP 是一个用于解释任何机器学习模型的工具，它通过计算 SHAP 值来解释模型的预测。

• Grad-CAM: Grad-CAM 是一种用于可视化卷积神经网络中特定区域对预测结果贡献程度的工具。

• Saliency Maps: Saliency Maps 用于可视化模型在图像中的关注区域。

以下是一些关于 PyTorch 可解释性的资源：

• PyTorch 官方文档 - 可解释性

LIME 可视化示例

Grad-CAM 可视化示例

SHAP 值示例