Інтэрпрэтацыя прагнозаў, зробленых мадэллю глыбокага навучання, з'яўляецца важным аспектам разумення яе паводзін і атрымання ўяўлення аб асноўных заканамернасцях, вывучаных мадэллю. У гэтай галіне штучнага інтэлекту можна выкарыстоўваць некалькі метадаў для інтэрпрэтацыі прагнозаў і паляпшэння нашага разумення працэсу прыняцця рашэнняў у мадэлі.
Адным з часта выкарыстоўваных метадаў з'яўляецца візуалізацыя вывучаных функцый або прадстаўленняў у рамках мадэлі глыбокага навучання. Гэта можа быць дасягнута шляхам вывучэння актывацый асобных нейронаў або слаёў у мадэлі. Напрыклад, у сверточной нейронавай сетцы (CNN), якая выкарыстоўваецца для класіфікацыі відарысаў, мы можам візуалізаваць вывучаныя фільтры, каб зразумець, на якіх асаблівасцях арыентуецца мадэль пры прагназаванні. Візуалізуючы гэтыя фільтры, мы можам атрымаць уяўленне аб тым, якія аспекты ўваходных даных важныя для працэсу прыняцця рашэнняў у мадэлі.
Іншы метад інтэрпрэтацыі прагнозаў глыбокага навучання - гэта аналіз механізму ўвагі, які выкарыстоўваецца мадэллю. Механізмы ўвагі звычайна выкарыстоўваюцца ў мадэлях паслядоўнасці да паслядоўнасці і дазваляюць мадэлі засяроджвацца на пэўных частках уваходнай паслядоўнасці пры прагназаванні. Візуалізуючы каэфіцыенты ўвагі, мы можам зразумець, да якіх частак паслядоўнасці ўводу мадэль звяртае ўвагу больш уважліва. Гэта можа быць асабліва карысна ў задачах апрацоўкі натуральнай мовы, калі разуменне ўвагі мадэлі можа праліць святло на лінгвістычныя структуры, на якія яна абапіраецца для стварэння прагнозаў.
Акрамя таго, можна стварыць карты прыкметнасці, каб вылучыць вобласці ўваходных даных, якія найбольш уплываюць на прагнозы мадэлі. Карты прыкметнасці вылічаюцца з дапамогай градыенту вываду мадэлі адносна ўваходных даных. Візуалізуючы гэтыя градыенты, мы можам вызначыць вобласці ўводу, якія ўносяць найбольшы ўклад у рашэнне мадэлі. Гэтая тэхніка асабліва карысная ў задачах камп'ютэрнага зроку, дзе яна можа дапамагчы вызначыць важныя вобласці выявы, якія прыводзяць да пэўнага прагнозу.
Іншы падыход да інтэрпрэтацыі прадказанняў глыбокага навучання заключаецца ў выкарыстанні метадаў інтэрпрэтацыі, такіх як LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) або SHAP (SHapley Additive ExPlanations). Гэтыя метады накіраваны на тое, каб даць тлумачэнні для індывідуальных прагнозаў шляхам апраксімацыі паводзін мадэлі глыбокага навучання з выкарыстаннем больш простай мадэлі, якую можна інтэрпрэтаваць. Вывучаючы тлумачэнні, якія прадстаўляюцца гэтымі метадамі, мы можам атрымаць уяўленне аб фактарах, якія паўплывалі на рашэнне мадэлі для канкрэтнага выпадку.
Акрамя таго, метады ацэнкі нявызначанасці могуць быць выкарыстаны для колькаснай ацэнкі ўпэўненасці мадэлі ў сваіх прагнозах. Мадэлі глыбокага навучання часта даюць кропкавыя прагнозы, але вельмі важна разумець нявызначанасць, звязаную з гэтымі прагнозамі, асабліва ў важных праграмах. Для ацэнкі нявызначанасці можна выкарыстоўваць такія метады, як выключэнне па Монтэ-Карла або байесаўскія нейронавыя сеткі шляхам выбаркі некалькіх прагнозаў з узрушанымі ўваходнымі дадзенымі або параметрамі мадэлі. Аналізуючы размеркаванне гэтых прагнозаў, мы можам атрымаць уяўленне аб нявызначанасці мадэлі і патэнцыйна выявіць выпадкі, калі прагнозы мадэлі могуць быць менш надзейнымі.
Інтэрпрэтацыя прагнозаў, зробленых мадэллю глыбокага навучання, уключае шэраг метадаў, такіх як візуалізацыя вывучаных функцый, аналіз механізмаў увагі, стварэнне карт прыкметнасці, выкарыстанне метадаў інтэрпрэтацыі пост-хок і ацэнка нявызначанасці. Гэтыя метады даюць каштоўную інфармацыю аб працэсе прыняцця рашэнняў у мадэлях глыбокага навучання і паляпшаюць наша разуменне іх паводзін.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Прасоўванне з глыбокім навучаннем:
- Ці можа мадэль нейроннай сеткі PyTorch мець аднолькавы код для апрацоўкі працэсарам і графічным працэсарам?
- Чаму важна рэгулярна аналізаваць і ацэньваць мадэлі глыбокага навучання?
- Як мы можам пераўтварыць дадзеныя ў фармат float для аналізу?
- Якая мэта выкарыстання эпох у паглыбленым навучанні?
- Як мы можам пабудаваць графік дакладнасці і значэнняў страт навучанай мадэлі?
- Як мы можам зарэгістраваць даныя навучання і праверкі ў працэсе аналізу мадэлі?
- Які рэкамендаваны памер партыі для навучання мадэлі глыбокага навучання?
- Якія этапы аналізу мадэлі ў паглыбленым навучанні?
- Як мы можам прадухіліць ненаўмысны падман падчас навучання ў мадэлях глыбокага навучання?
- Якія дзве асноўныя метрыкі выкарыстоўваюцца ў аналізе мадэлі ў паглыбленым навучанні?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Прасоўванне з паглыбленым навучаннем".