Süvaõppe mudeli ennustuste tõlgendamine on selle käitumise mõistmise ja mudeli õpitud aluseks olevatest mustritest arusaamise saamise oluline aspekt. Selles tehisintellekti valdkonnas saab ennustuste tõlgendamiseks ja mudeli otsustusprotsessist arusaamise parandamiseks kasutada mitmeid tehnikaid.
Üks sagedamini kasutatav tehnika on õpitud tunnuste või esituste visualiseerimine süvaõppe mudelis. Seda on võimalik saavutada, uurides mudeli üksikute neuronite või kihtide aktivatsioone. Näiteks kujutiste klassifitseerimiseks kasutatavas konvolutsioonilises närvivõrgus (CNN) saame õpitud filtreid visualiseerida, et mõista, millistele funktsioonidele mudel prognooside tegemisel keskendub. Neid filtreid visualiseerides saame ülevaate sellest, millised sisendandmete aspektid on mudeli otsustusprotsessi jaoks olulised.
Teine meetod sügava õppimise prognooside tõlgendamiseks on analüüsida mudelis kasutatavat tähelepanumehhanismi. Tähelepanu mehhanisme kasutatakse tavaliselt järjestus-jada mudelites ja need võimaldavad mudelil ennustuste tegemisel keskenduda sisendjada konkreetsetele osadele. Tähelepanu kaalu visualiseerides saame aru, milliseid sisendjärjestuse osi mudel täpsemalt jälgib. See võib olla eriti kasulik loomuliku keele töötlemise ülesannetes, kus mudeli tähelepanu mõistmine võib valgustada keelelisi struktuure, millele see prognooside tegemisel tugineb.
Lisaks saab genereerida silmapaistvuskaarte, et tuua esile sisendandmete piirkonnad, millel on mudeli ennustustele kõige suurem mõju. Ilmekuskaardid arvutatakse mudeli väljundi gradiendi ja sisendandmete suhtes. Neid gradiente visualiseerides saame tuvastada sisendi piirkonnad, mis mudeli otsusele kõige rohkem kaasa aitavad. See tehnika on eriti kasulik arvutinägemise ülesannetes, kus see võib aidata tuvastada pildi olulisi piirkondi, mis viivad konkreetse ennustuseni.
Teine lähenemine sügava õppimise ennustuste tõlgendamiseks on kasutada post-hoc tõlgendamismeetodeid, nagu LIME (kohalikud tõlgendatavad mudeli-agnostilised seletused) või SHAP (SHapley additive exPlanations). Nende meetodite eesmärk on anda selgitusi individuaalsetele prognoosidele, lähendades süvaõppe mudeli käitumist, kasutades lihtsamat, tõlgendatavat mudelit. Uurides nende meetodite antud selgitusi, saame ülevaate teguritest, mis mõjutasid mudeli otsust konkreetse juhtumi puhul.
Lisaks saab mudeli ennustustes usaldusväärsuse kvantifitseerimiseks kasutada määramatuse hindamise meetodeid. Süvaõppe mudelid pakuvad sageli punktiennustusi, kuid on ülioluline mõista nende ennustustega seotud ebakindlust, eriti kriitilistes rakendustes. Ebakindluse hindamiseks saab kasutada selliseid meetodeid nagu Monte Carlo väljalangemine või Bayesi närvivõrgud, valides mitu prognoositust häiritud sisendite või mudeli parameetritega. Nende prognooside jaotust analüüsides saame ülevaate mudeli ebakindlusest ja potentsiaalselt tuvastada juhtumeid, kus mudeli ennustused võivad olla vähem usaldusväärsed.
Süvaõppe mudeli ennustuste tõlgendamine hõlmab mitmesuguseid tehnikaid, nagu õpitud funktsioonide visualiseerimine, tähelepanumehhanismide analüüs, silmapaistvuskaartide loomine, post-hoc tõlgendamismeetodite kasutamine ja määramatuse hindamine. Need tehnikad annavad väärtuslikku teavet süvaõppe mudelite otsustusprotsessist ja parandavad meie arusaamist nende käitumisest.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Edenemine sügava õppimisega:
- Kas PyTorchi närvivõrgu mudelil võib protsessori ja GPU töötlemiseks olla sama kood?
- Miks on oluline süvaõppe mudeleid regulaarselt analüüsida ja hinnata?
- Kuidas saame andmeid analüüsimiseks ujukvormingusse teisendada?
- Mis on epohhide kasutamise eesmärk süvaõppes?
- Kuidas saame joonistada koolitatud mudeli täpsuse ja kadude väärtusi?
- Kuidas saame mudelianalüüsi käigus koolitus- ja valideerimisandmeid logida?
- Milline on süvaõppemudeli koolitamiseks soovitatav partii suurus?
- Millised on süvaõppe mudelianalüüsi sammud?
- Kuidas saame ennetada tahtmatut petmist süvaõppe mudelite koolituse ajal?
- Millised on kaks peamist mõõdikut, mida kasutatakse süvaõppe mudelianalüüsis?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotises Süvaõppega edenemine