Qu'est-ce que Captum?
Captum est une bibliothèque PyTorch qui améliore l'interprétabilité des modèles IA à travers les modalités. Elle aide les chercheurs et les développeurs à obtenir des insights sur les processus décisionnels des modèles IA, permettant des systèmes IA transparents et fiables pour la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et d'autres domaines.
Comment utiliser Captum?
Intégrez Captum à votre flux de travail PyTorch. Appliquez ses méthodes d'interprétabilité en utilisant des techniques d'attribution pour découvrir les facteurs décisionnels. L'interface intuitive rend l'interprétation des modèles complexes accessible à la fois aux débutants et aux professionnels IA expérimentés.
Caractéristiques principales de Captum?
Captum offre l'attribution basée sur les gradients, la propagation de pertinence couche par couche et les gradients intégrés. Il prend en charge plusieurs approches d'interprétabilité, y compris l'occlusion, le tunnel de bruit et les vecteurs d'activation de concept pour diverses architectures IA.
