tensorflow/tcav
Code for the TCAV ML interpretability project
解决的问题
TCAV（使用概念激活向量进行测试）解决了传统可解释性方法依赖特征归因（如像素权重）的局限性。与基于单个输入特征解释预测不同，TCAV 通过解释颜色、性别或种族等高层概念对整个类别模型预测的贡献程度，提供更易于人类理解的全局解释。
工作原理
TCAV 从少量示例（例如，几个概念相关的图像和几个不包含该概念的图像）中学习概念。然后，无需对现有神经网络进行任何修改或重新训练，即可计算这些学习到的概念对特定预测类别的重要性。
适用人群
该工具适用于任何需要理解神经网络预测所依赖的内部信号的人，包括非机器学习专家，因为解释以高层人类概念呈现，易于理解。
亮点
- 全局解释：提供对感兴趣类别的整体洞察，而非单张图像。
- 基于概念：使用高层概念而非原始输入特征。
- 非侵入性：无需重新训练即可与现有网络配合使用。
- 多样性：支持图像数据和离散非图像数据。
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