Тумачење предвиђања модела дубоког учења је суштински аспект разумевања његовог понашања и стицања увида у основне обрасце које је модел научио. У овој области вештачке интелигенције, може се користити неколико техника за тумачење предвиђања и побољшање нашег разумевања процеса доношења одлука модела.
Једна од најчешће коришћених техника је визуелизација научених карактеристика или репрезентација у оквиру модела дубоког учења. Ово се може постићи испитивањем активација појединачних неурона или слојева у моделу. На пример, у конволуционој неуронској мрежи (ЦНН) која се користи за класификацију слика, можемо да визуелизујемо научене филтере да бисмо разумели на које карактеристике се модел фокусира када прави предвиђања. Визуелизацијом ових филтера можемо стећи увид у то који су аспекти улазних података важни за процес доношења одлука модела.
Друга техника за тумачење предвиђања дубоког учења је анализа механизма пажње који користи модел. Механизми пажње се обично користе у моделима од секвенце до секвенце и омогућавају моделу да се фокусира на одређене делове улазне секвенце приликом предвиђања. Визуелизацијом пондера пажње можемо разумети које делове улазне секвенце модел ближе прати. Ово може бити посебно корисно у задацима обраде природног језика, где разумевање пажње модела може расветлити лингвистичке структуре на које се ослања за предвиђање.
Поред тога, могу се генерисати мапе истакнутости да би се истакле региони улазних података који имају највећи утицај на предвиђања модела. Мапе салиенци се израчунавају узимањем градијента излазног модела у односу на улазне податке. Визуелизацијом ових градијената можемо идентификовати регионе улаза који највише доприносе одлуци модела. Ова техника је посебно корисна у задацима компјутерског вида, где може помоћи да се идентификују важни делови слике који воде до одређеног предвиђања.
Други приступ тумачењу предвиђања дубоког учења је коришћење пост-хоц метода интерпретабилности као што су ЛИМЕ (Лоцал Интерпретабле Модел-Агностиц Екпланатионс) или СХАП (Схаплеи Аддитиве ЕкПланатионс). Ове методе имају за циљ да дају објашњења за појединачна предвиђања апроксимацијом понашања модела дубоког учења коришћењем једноставнијег модела који се може интерпретирати. Испитивањем објашњења добијених овим методама, можемо стећи увид у факторе који су утицали на одлуку модела за одређену инстанцу.
Штавише, технике процене несигурности могу се користити за квантификацију поверења модела у његова предвиђања. Модели дубоког учења често пружају предвиђања тачака, али је кључно разумети несигурност која је повезана са овим предвиђањима, посебно у критичним апликацијама. Технике као што су Монте Царло Дропоут или Баиесиан Неурал Нетворкс могу се користити за процену несигурности узорковањем вишеструких предвиђања са поремећеним улазима или параметрима модела. Анализом дистрибуције ових предвиђања, можемо стећи увид у несигурност модела и потенцијално идентификовати случајеве у којима предвиђања модела могу бити мање поуздана.
Тумачење предвиђања направљених моделом дубоког учења укључује низ техника као што су визуелизација научених карактеристика, анализа механизама пажње, генерисање мапа салиенци, коришћење пост-хоц метода интерпретабилности и процена неизвесности. Ове технике пружају вредан увид у процес доношења одлука о моделима дубоког учења и побољшавају наше разумевање њиховог понашања.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредујући дубоким учењем:
- Може ли ПиТорцх модел неуронске мреже имати исти код за обраду ЦПУ-а и ГПУ-а?
- Зашто је важно редовно анализирати и процењивати моделе дубоког учења?
- Како можемо конвертовати податке у флоат формат за анализу?
- Која је сврха коришћења епоха у дубоком учењу?
- Како можемо приказати графиконе вредности тачности и губитака обученог модела?
- Како можемо да евидентирамо податке о обуци и валидацији током процеса анализе модела?
- Која је препоручена величина серије за обуку модела дубоког учења?
- Који су кораци укључени у анализу модела у дубоком учењу?
- Како можемо спречити ненамерно варање током обуке у моделима дубоког учења?
- Које су две главне метрике које се користе у анализи модела у дубоком учењу?
Погледајте више питања и одговора у Унапредјење уз дубинско учење