【PyTorchを深く理解】PyTorchモデルの解釈性と解釈可能性：意思決定プロセスの謎を探り、結果を予測する
PyTorch モデルの解釈と解釈可能性: 意思決定の謎の探索と結果の予測
機械学習やディープラーニングの分野では、モデルの説明可能性や説明可能性が徐々に話題になっています。特に、医療診断、財務リスク評価、自動運転などの一部の主要なアプリケーション領域では、モデルがどのように意思決定を行い、結果の根拠を予測するかを理解することが重要になります。人気のディープ ラーニング フレームワークとして、PyTorch は、モデルの内部動作をより深く理解するのに役立つ一連の強力なツールとテクニックを提供します。このブログ投稿では、PyTorch のツールとテクニックを使用して、勾配の視覚化と特徴重要度分析に焦点を当てて、モデルの意思決定プロセスと予測結果を説明する方法を詳しく説明します。
1 はじめに
モデルの意思決定プロセスと予測結果を説明することは、多くのアプリケーション シナリオにとって非常に重要です。モデルが入力データに基づいて予測を行う方法を理解することで、その信頼性と安定性をより適切に評価できるようになります。さらに、モデルの解釈可能性は、モデルの監査や規制が必要な場合に透明性と信頼性を提供するのにも役立ちます。