tensorflow/tcav

Code for the TCAV ML interpretability project

해결하는 문제

TCAV(개념 활성화 벡터를 사용한 테스트)는 전통적인 해석 방법이 특성 할당(예: 픽셀 가중치)에 의존하는 한계를 해결합니다. 개별 입력 특징에 기반해 예측을 설명하는 대신, TCAV는 색상, 성별, 인종과 같은 고수준 개념이 전체 클래스에 대한 모델 예측에 얼마나 기여했는지를 설명하여 인간이 이해하기 쉬운 글로벌 설명을 제공합니다.

작동 방식

TCAV는 소량의 예시(예: 개념의 몇 장의 이미지와 해당 개념을 포함하지 않는 몇 장의 이미지)에서 개념을 학습합니다. 그런 다음 기존의 신경망을 수정하거나 재학습하지 않고 특정 예측 클래스에 대해 학습된 개념의 중요성을 계산합니다.

대상 사용자

이 도구는 신경망이 예측에 사용하는 내부 신호를 이해해야 하는 누구나 사용할 수 있습니다. 기계 학습 전문가가 아니더라도, 설명이 고수준의 인간 개념으로 제공되므로 누구나 이해할 수 있습니다.

주요 특징

글로벌 설명: 단일 이미지가 아니라 관심 있는 클래스에 대한 통찰을 제공합니다.
개념 기반: 원시 입력 특징 대신 고수준 개념을 사용합니다.
비침습적: 기존 네트워크를 재학습하지 않고도 작동합니다.
유연성: 이미지 기반 데이터뿐 아니라 이산적이고 비이미지 데이터도 지원합니다.

tensorflow/tcav

해결하는 문제

작동 방식

대상 사용자

주요 특징

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