tensorflow/tcav
Code for the TCAV ML interpretability project
解決的問題
TCAV（使用概念激活向量進行測試）解決了傳統可解釋性方法依賴特徵歸因（如像素權重）的限制。與基於單一輸入特徵解釋預測不同，TCAV 透過解釋顏色、性別或種族等高階概念對整個類別模型預測的貢獻程度，提供更易於人類理解的全局解釋。
工作原理
TCAV 從少量範例（例如，幾個與概念相關的影像和幾個不包含該概念的影像）中學習概念。隨後，無需對現有神經網路進行任何修改或重新訓練，即可計算這些學習到的概念對特定預測類別的重要性。
適用對象
此工具適用於任何需要理解神經網路預測所依賴的內部訊號的人，包括非機器學習專家，因為解釋以高階人類概念呈現，易於理解。
亮點
- 全局解釋：提供對感興趣類別的整體洞察，而非單張影像。
- 基於概念：使用高階概念而非原始輸入特徵。
- 非侵入性：無需重新訓練即可與現有網路配合使用。
- 多樣性：支援影像資料與離散非影像資料。
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