public static final class ExplanationParameters.Builder extends GeneratedMessageV3.Builder<ExplanationParameters.Builder> implements ExplanationParametersOrBuilder
Parametri da configurare che spiegano per le previsioni del modello.
Tipo di protobuf google.cloud.vertexai.v1.ExplanationParameters
Ereditarietà
Object > AbstractMessageLite.Builder<MessageType,BuilderType> > AbstractMessage.Builder<BuilderType> > GeneratedMessageV3.Builder > ExplanationParameters.BuilderImplementa
ExplanationParametersOrBuilderMetodi statici
getDescriptor()
public static final Descriptors.Descriptor getDescriptor()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
Descriptor |
Metodi
addRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)
public ExplanationParameters.Builder addRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)
Parametri | |
---|---|
Nome | Description |
field |
FieldDescriptor |
value |
Object |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
build()
public ExplanationParameters build()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters |
buildPartial()
public ExplanationParameters buildPartial()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters |
Clear()
public ExplanationParameters.Builder clear()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
clearExamples()
public ExplanationParameters.Builder clearExamples()
Spiegazioni basate su esempi che restituiscono i vicini più prossimi dal set di dati fornito.
.google.cloud.vertexai.v1.Examples examples = 7;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
clearField(Descriptors.FieldDescriptor field)
public ExplanationParameters.Builder clearField(Descriptors.FieldDescriptor field)
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
field |
FieldDescriptor |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
clearIntegratedGradientsAttribution()
public ExplanationParameters.Builder clearIntegratedGradientsAttribution()
Un metodo di attribuzione che calcola i valori di Aumann-Shapley sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1703.01365
.google.cloud.vertexai.v1.IntegratedGradientsAttribution integrated_gradients_attribution = 2;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
clearMethod()
public ExplanationParameters.Builder clearMethod()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor oneof)
public ExplanationParameters.Builder clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor oneof)
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
oneof |
OneofDescriptor |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
clearOutputIndices()
public ExplanationParameters.Builder clearOutputIndices()
Se compilato, restituisce solo le attribuzioni che hanno output_index contenuto in output_indices. Deve essere un ndarray di numeri interi, con la stessa forma dell'output che sta spiegando.
Se non viene compilato, restituisce le attribuzioni per gli indici top_k degli output. Se non viene compilato né top_k né output_indices, viene restituito l'indice argmax degli output.
Applicabile solo ai modelli che prevedono più output (ad es. modelli multi-classe che prevedono più classi).
.google.protobuf.ListValue output_indices = 5;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
clearSampledShapleyAttribution()
public ExplanationParameters.Builder clearSampledShapleyAttribution()
Un metodo di attribuzione simile ai valori di Shapley per gli elementi che contribuiscono alla previsione dell'etichetta. Una strategia di campionamento viene utilizzata per approssimare il valore anziché considerare tutti i sottoinsiemi di caratteristiche. Per i dettagli del modello, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1306.4265.
.google.cloud.vertexai.v1.SampledShapleyAttribution sampled_shapley_attribution = 1;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
ClearTopK()
public ExplanationParameters.Builder clearTopK()
Se compilata, restituisce le attribuzioni per gli indici top-k degli output (il valore predefinito è 1). Si applica solo ai modelli che prevede più di un output (ad es. modelli multi-classe). Se impostato su -1, restituisce le spiegazioni per tutti gli output.
int32 top_k = 4;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
Questo strumento per il concatenamento. |
clearXraiAttribution()
public ExplanationParameters.Builder clearXraiAttribution()
Un metodo di attribuzione che ridistribuisce l'attribuzione di gradienti integrati in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1906.02825
XRAI attualmente ha prestazioni migliori con le immagini naturali, come l'immagine di una casa o di un animale. Se le immagini vengono acquisite in ambienti artificiali, ad esempio un laboratorio o una linea di produzione, o da apparecchiature diagnostiche, come raggi X o videocamere per il controllo qualità, utilizza invece gradienti integrati.
.google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution xrai_attribution = 3;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
clone()
public ExplanationParameters.Builder clone()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
getDefaultInstanceForType()
public ExplanationParameters getDefaultInstanceForType()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters |
getDescriptorForType()
public Descriptors.Descriptor getDescriptorForType()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
Descriptor |
getExamples()
public Examples getExamples()
Spiegazioni basate su esempi che restituiscono i vicini più prossimi dal set di dati fornito.
.google.cloud.vertexai.v1.Examples examples = 7;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
Examples |
Gli esempi. |
getExamplesBuilder()
public Examples.Builder getExamplesBuilder()
Spiegazioni basate su esempi che restituiscono i vicini più prossimi dal set di dati fornito.
.google.cloud.vertexai.v1.Examples examples = 7;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
Examples.Builder |
getExamplesOrBuilder()
public ExamplesOrBuilder getExamplesOrBuilder()
Spiegazioni basate su esempi che restituiscono i vicini più prossimi dal set di dati fornito.
.google.cloud.vertexai.v1.Examples examples = 7;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExamplesOrBuilder |
getIntegratedGradientsAttribution()
public IntegratedGradientsAttribution getIntegratedGradientsAttribution()
Un metodo di attribuzione che calcola i valori di Aumann-Shapley sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1703.01365
.google.cloud.vertexai.v1.IntegratedGradientsAttribution integrated_gradients_attribution = 2;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
IntegratedGradientsAttribution |
L'attribuzione integrata di Gradienti. |
getIntegratedGradientsAttributionBuilder()
public IntegratedGradientsAttribution.Builder getIntegratedGradientsAttributionBuilder()
Un metodo di attribuzione che calcola i valori di Aumann-Shapley sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1703.01365
.google.cloud.vertexai.v1.IntegratedGradientsAttribution integrated_gradients_attribution = 2;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
IntegratedGradientsAttribution.Builder |
getIntegratedGradientsAttributionOrBuilder()
public IntegratedGradientsAttributionOrBuilder getIntegratedGradientsAttributionOrBuilder()
Un metodo di attribuzione che calcola i valori di Aumann-Shapley sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1703.01365
.google.cloud.vertexai.v1.IntegratedGradientsAttribution integrated_gradients_attribution = 2;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
IntegratedGradientsAttributionOrBuilder |
getMethodCase()
public ExplanationParameters.MethodCase getMethodCase()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.MethodCase |
getOutputIndices()
public ListValue getOutputIndices()
Se compilato, restituisce solo le attribuzioni che hanno output_index contenuto in output_indices. Deve essere un ndarray di numeri interi, con la stessa forma dell'output che sta spiegando.
Se non viene compilato, restituisce le attribuzioni per gli indici top_k degli output. Se non viene compilato né top_k né output_indices, viene restituito l'indice argmax degli output.
Applicabile solo ai modelli che prevedono più output (ad es. modelli multi-classe che prevedono più classi).
.google.protobuf.ListValue output_indices = 5;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ListValue |
Gli indici di output. |
getOutputIndicesBuilder()
public ListValue.Builder getOutputIndicesBuilder()
Se compilato, restituisce solo le attribuzioni che hanno output_index contenuto in output_indices. Deve essere un ndarray di numeri interi, con la stessa forma dell'output che sta spiegando.
Se non viene compilato, restituisce le attribuzioni per gli indici top_k degli output. Se non viene compilato né top_k né output_indices, viene restituito l'indice argmax degli output.
Applicabile solo ai modelli che prevedono più output (ad es. modelli multi-classe che prevedono più classi).
.google.protobuf.ListValue output_indices = 5;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
Builder |
getOutputIndicesOrBuilder()
public ListValueOrBuilder getOutputIndicesOrBuilder()
Se compilato, restituisce solo le attribuzioni che hanno output_index contenuto in output_indices. Deve essere un ndarray di numeri interi, con la stessa forma dell'output che sta spiegando.
Se non viene compilato, restituisce le attribuzioni per gli indici top_k degli output. Se non viene compilato né top_k né output_indices, viene restituito l'indice argmax degli output.
Applicabile solo ai modelli che prevedono più output (ad es. modelli multi-classe che prevedono più classi).
.google.protobuf.ListValue output_indices = 5;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ListValueOrBuilder |
getSampledShapleyAttribution()
public SampledShapleyAttribution getSampledShapleyAttribution()
Un metodo di attribuzione simile ai valori di Shapley per gli elementi che contribuiscono alla previsione dell'etichetta. Una strategia di campionamento viene utilizzata per approssimare il valore anziché considerare tutti i sottoinsiemi di caratteristiche. Per i dettagli del modello, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1306.4265.
.google.cloud.vertexai.v1.SampledShapleyAttribution sampled_shapley_attribution = 1;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
SampledShapleyAttribution |
L'attribuzione di Shapley campionata. |
getSampledShapleyAttributionBuilder()
public SampledShapleyAttribution.Builder getSampledShapleyAttributionBuilder()
Un metodo di attribuzione simile ai valori di Shapley per gli elementi che contribuiscono alla previsione dell'etichetta. Una strategia di campionamento viene utilizzata per approssimare il valore anziché considerare tutti i sottoinsiemi di caratteristiche. Per i dettagli del modello, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1306.4265.
.google.cloud.vertexai.v1.SampledShapleyAttribution sampled_shapley_attribution = 1;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
SampledShapleyAttribution.Builder |
getSampledShapleyAttributionOrBuilder()
public SampledShapleyAttributionOrBuilder getSampledShapleyAttributionOrBuilder()
Un metodo di attribuzione simile ai valori di Shapley per gli elementi che contribuiscono alla previsione dell'etichetta. Una strategia di campionamento viene utilizzata per approssimare il valore anziché considerare tutti i sottoinsiemi di caratteristiche. Per i dettagli del modello, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1306.4265.
.google.cloud.vertexai.v1.SampledShapleyAttribution sampled_shapley_attribution = 1;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
SampledShapleyAttributionOrBuilder |
getTopK()
public int getTopK()
Se compilata, restituisce le attribuzioni per gli indici top-k degli output (il valore predefinito è 1). Si applica solo ai modelli che prevede più di un output (ad es. modelli multi-classe). Se impostato su -1, restituisce le spiegazioni per tutti gli output.
int32 top_k = 4;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
int |
Il topK. |
getXraiAttribution()
public XraiAttribution getXraiAttribution()
Un metodo di attribuzione che ridistribuisce l'attribuzione di gradienti integrati in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1906.02825
XRAI attualmente ha prestazioni migliori con le immagini naturali, come l'immagine di una casa o di un animale. Se le immagini vengono acquisite in ambienti artificiali, ad esempio un laboratorio o una linea di produzione, o da apparecchiature diagnostiche, come raggi X o videocamere per il controllo qualità, utilizza invece gradienti integrati.
.google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution xrai_attribution = 3;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
XraiAttribution |
xraiAttribution. |
getXraiAttributionBuilder()
public XraiAttribution.Builder getXraiAttributionBuilder()
Un metodo di attribuzione che ridistribuisce l'attribuzione di gradienti integrati in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1906.02825
XRAI attualmente ha prestazioni migliori con le immagini naturali, come l'immagine di una casa o di un animale. Se le immagini vengono acquisite in ambienti artificiali, ad esempio un laboratorio o una linea di produzione, o da apparecchiature diagnostiche, come raggi X o videocamere per il controllo qualità, utilizza invece gradienti integrati.
.google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution xrai_attribution = 3;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
XraiAttribution.Builder |
getXraiAttributionOrBuilder()
public XraiAttributionOrBuilder getXraiAttributionOrBuilder()
Un metodo di attribuzione che ridistribuisce l'attribuzione di gradienti integrati in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1906.02825
XRAI attualmente ha prestazioni migliori con le immagini naturali, come l'immagine di una casa o di un animale. Se le immagini vengono acquisite in ambienti artificiali, ad esempio un laboratorio o una linea di produzione, o da apparecchiature diagnostiche, come raggi X o videocamere per il controllo qualità, utilizza invece gradienti integrati.
.google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution xrai_attribution = 3;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
XraiAttributionOrBuilder |
hasExamples()
public boolean hasExamples()
Spiegazioni basate su esempi che restituiscono i vicini più prossimi dal set di dati fornito.
.google.cloud.vertexai.v1.Examples examples = 7;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
boolean |
Indica se è impostato il campo degli esempi. |
hasIntegratedGradientsAttribution()
public boolean hasIntegratedGradientsAttribution()
Un metodo di attribuzione che calcola i valori di Aumann-Shapley sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1703.01365
.google.cloud.vertexai.v1.IntegratedGradientsAttribution integrated_gradients_attribution = 2;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
boolean |
Indica se il campo integratoGradientsAttribution è impostato. |
hasOutputIndices()
public boolean hasOutputIndices()
Se compilato, restituisce solo le attribuzioni che hanno output_index contenuto in output_indices. Deve essere un ndarray di numeri interi, con la stessa forma dell'output che sta spiegando.
Se non viene compilato, restituisce le attribuzioni per gli indici top_k degli output. Se non viene compilato né top_k né output_indices, viene restituito l'indice argmax degli output.
Applicabile solo ai modelli che prevedono più output (ad es. modelli multi-classe che prevedono più classi).
.google.protobuf.ListValue output_indices = 5;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
boolean |
Indica se il campo outputIndices è impostato. |
hasSampledShapleyAttribution()
public boolean hasSampledShapleyAttribution()
Un metodo di attribuzione simile ai valori di Shapley per gli elementi che contribuiscono alla previsione dell'etichetta. Una strategia di campionamento viene utilizzata per approssimare il valore anziché considerare tutti i sottoinsiemi di caratteristiche. Per i dettagli del modello, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1306.4265.
.google.cloud.vertexai.v1.SampledShapleyAttribution sampled_shapley_attribution = 1;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
boolean |
Se il campo sampledShapleyAttribution è impostato. |
hasXraiAttribution()
public boolean hasXraiAttribution()
Un metodo di attribuzione che ridistribuisce l'attribuzione di gradienti integrati in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1906.02825
XRAI attualmente ha prestazioni migliori con le immagini naturali, come l'immagine di una casa o di un animale. Se le immagini vengono acquisite in ambienti artificiali, ad esempio un laboratorio o una linea di produzione, o da apparecchiature diagnostiche, come raggi X o videocamere per il controllo qualità, utilizza invece gradienti integrati.
.google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution xrai_attribution = 3;
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
boolean |
Indica se il campo xraiAttribution è impostato. |
internalGetFieldAccessorTable()
protected GeneratedMessageV3.FieldAccessorTable internalGetFieldAccessorTable()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
FieldAccessorTable |
isInitialized()
public final boolean isInitialized()
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
boolean |
mergeExamples(Examples value)
public ExplanationParameters.Builder mergeExamples(Examples value)
Spiegazioni basate su esempi che restituiscono i vicini più prossimi dal set di dati fornito.
.google.cloud.vertexai.v1.Examples examples = 7;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
Examples |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
mergeFrom(ExplanationParameters other)
public ExplanationParameters.Builder mergeFrom(ExplanationParameters other)
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
other |
ExplanationParameters |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
mergeFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
public ExplanationParameters.Builder mergeFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)
Parametri | |
---|---|
Nome | Description |
input |
CodedInputStream |
extensionRegistry |
ExtensionRegistryLite |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
Eccezioni | |
---|---|
Tipo | Description |
IOException |
mergeFrom(Message other)
public ExplanationParameters.Builder mergeFrom(Message other)
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
other |
Message |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
mergeIntegratedGradientsAttribution(IntegratedGradientsAttribution value)
public ExplanationParameters.Builder mergeIntegratedGradientsAttribution(IntegratedGradientsAttribution value)
Un metodo di attribuzione che calcola i valori di Aumann-Shapley sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1703.01365
.google.cloud.vertexai.v1.IntegratedGradientsAttribution integrated_gradients_attribution = 2;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
IntegratedGradientsAttribution |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
mergeOutputIndices(ListValue value)
public ExplanationParameters.Builder mergeOutputIndices(ListValue value)
Se compilato, restituisce solo le attribuzioni che hanno output_index contenuto in output_indices. Deve essere un ndarray di numeri interi, con la stessa forma dell'output che sta spiegando.
Se non viene compilato, restituisce le attribuzioni per gli indici top_k degli output. Se non viene compilato né top_k né output_indices, viene restituito l'indice argmax degli output.
Applicabile solo ai modelli che prevedono più output (ad es. modelli multi-classe che prevedono più classi).
.google.protobuf.ListValue output_indices = 5;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
ListValue |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
mergeSampledShapleyAttribution(SampledShapleyAttribution value)
public ExplanationParameters.Builder mergeSampledShapleyAttribution(SampledShapleyAttribution value)
Un metodo di attribuzione simile ai valori di Shapley per gli elementi che contribuiscono alla previsione dell'etichetta. Una strategia di campionamento viene utilizzata per approssimare il valore anziché considerare tutti i sottoinsiemi di caratteristiche. Per i dettagli del modello, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1306.4265.
.google.cloud.vertexai.v1.SampledShapleyAttribution sampled_shapley_attribution = 1;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
SampledShapleyAttribution |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
mergeUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)
public final ExplanationParameters.Builder mergeUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
unknownFields |
UnknownFieldSet |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
mergeXraiAttribution(XraiAttribution value)
public ExplanationParameters.Builder mergeXraiAttribution(XraiAttribution value)
Un metodo di attribuzione che ridistribuisce l'attribuzione di gradienti integrati in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1906.02825
XRAI attualmente ha prestazioni migliori con le immagini naturali, come l'immagine di una casa o di un animale. Se le immagini vengono acquisite in ambienti artificiali, ad esempio un laboratorio o una linea di produzione, o da apparecchiature diagnostiche, come raggi X o videocamere per il controllo qualità, utilizza invece gradienti integrati.
.google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution xrai_attribution = 3;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
XraiAttribution |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setExamples(Examples value)
public ExplanationParameters.Builder setExamples(Examples value)
Spiegazioni basate su esempi che restituiscono i vicini più prossimi dal set di dati fornito.
.google.cloud.vertexai.v1.Examples examples = 7;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
Examples |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setExamples(Examples.Builder builderForValue)
public ExplanationParameters.Builder setExamples(Examples.Builder builderForValue)
Spiegazioni basate su esempi che restituiscono i vicini più prossimi dal set di dati fornito.
.google.cloud.vertexai.v1.Examples examples = 7;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
builderForValue |
Examples.Builder |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)
public ExplanationParameters.Builder setField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)
Parametri | |
---|---|
Nome | Description |
field |
FieldDescriptor |
value |
Object |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setIntegratedGradientsAttribution(IntegratedGradientsAttribution value)
public ExplanationParameters.Builder setIntegratedGradientsAttribution(IntegratedGradientsAttribution value)
Un metodo di attribuzione che calcola i valori di Aumann-Shapley sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1703.01365
.google.cloud.vertexai.v1.IntegratedGradientsAttribution integrated_gradients_attribution = 2;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
IntegratedGradientsAttribution |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setIntegratedGradientsAttribution(IntegratedGradientsAttribution.Builder builderForValue)
public ExplanationParameters.Builder setIntegratedGradientsAttribution(IntegratedGradientsAttribution.Builder builderForValue)
Un metodo di attribuzione che calcola i valori di Aumann-Shapley sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1703.01365
.google.cloud.vertexai.v1.IntegratedGradientsAttribution integrated_gradients_attribution = 2;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
builderForValue |
IntegratedGradientsAttribution.Builder |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setOutputIndices(ListValue value)
public ExplanationParameters.Builder setOutputIndices(ListValue value)
Se compilato, restituisce solo le attribuzioni che hanno output_index contenuto in output_indices. Deve essere un ndarray di numeri interi, con la stessa forma dell'output che sta spiegando.
Se non viene compilato, restituisce le attribuzioni per gli indici top_k degli output. Se non viene compilato né top_k né output_indices, viene restituito l'indice argmax degli output.
Applicabile solo ai modelli che prevedono più output (ad es. modelli multi-classe che prevedono più classi).
.google.protobuf.ListValue output_indices = 5;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
ListValue |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setOutputIndices(ListValue.Builder builderForValue)
public ExplanationParameters.Builder setOutputIndices(ListValue.Builder builderForValue)
Se compilato, restituisce solo le attribuzioni che hanno output_index contenuto in output_indices. Deve essere un ndarray di numeri interi, con la stessa forma dell'output che sta spiegando.
Se non viene compilato, restituisce le attribuzioni per gli indici top_k degli output. Se non viene compilato né top_k né output_indices, viene restituito l'indice argmax degli output.
Applicabile solo ai modelli che prevedono più output (ad es. modelli multi-classe che prevedono più classi).
.google.protobuf.ListValue output_indices = 5;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
builderForValue |
Builder |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, int index, Object value)
public ExplanationParameters.Builder setRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, int index, Object value)
Parametri | |
---|---|
Nome | Description |
field |
FieldDescriptor |
index |
int |
value |
Object |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setSampledShapleyAttribution(SampledShapleyAttribution value)
public ExplanationParameters.Builder setSampledShapleyAttribution(SampledShapleyAttribution value)
Un metodo di attribuzione simile ai valori di Shapley per gli elementi che contribuiscono alla previsione dell'etichetta. Una strategia di campionamento viene utilizzata per approssimare il valore anziché considerare tutti i sottoinsiemi di caratteristiche. Per i dettagli del modello, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1306.4265.
.google.cloud.vertexai.v1.SampledShapleyAttribution sampled_shapley_attribution = 1;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
SampledShapleyAttribution |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setSampledShapleyAttribution(SampledShapleyAttribution.Builder builderForValue)
public ExplanationParameters.Builder setSampledShapleyAttribution(SampledShapleyAttribution.Builder builderForValue)
Un metodo di attribuzione simile ai valori di Shapley per gli elementi che contribuiscono alla previsione dell'etichetta. Una strategia di campionamento viene utilizzata per approssimare il valore anziché considerare tutti i sottoinsiemi di caratteristiche. Per i dettagli del modello, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1306.4265.
.google.cloud.vertexai.v1.SampledShapleyAttribution sampled_shapley_attribution = 1;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
builderForValue |
SampledShapleyAttribution.Builder |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setTopK(valore int)
public ExplanationParameters.Builder setTopK(int value)
Se compilata, restituisce le attribuzioni per gli indici top-k degli output (il valore predefinito è 1). Si applica solo ai modelli che prevede più di un output (ad es. modelli multi-classe). Se impostato su -1, restituisce le spiegazioni per tutti gli output.
int32 top_k = 4;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
int Il topK da impostare. |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
Questo strumento per il concatenamento. |
setUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)
public final ExplanationParameters.Builder setUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
unknownFields |
UnknownFieldSet |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setXraiAttribution(XraiAttribution value)
public ExplanationParameters.Builder setXraiAttribution(XraiAttribution value)
Un metodo di attribuzione che ridistribuisce l'attribuzione di gradienti integrati in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1906.02825
XRAI attualmente ha prestazioni migliori con le immagini naturali, come l'immagine di una casa o di un animale. Se le immagini vengono acquisite in ambienti artificiali, ad esempio un laboratorio o una linea di produzione, o da apparecchiature diagnostiche, come raggi X o videocamere per il controllo qualità, utilizza invece gradienti integrati.
.google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution xrai_attribution = 3;
Parametro | |
---|---|
Nome | Description |
value |
XraiAttribution |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |
setXraiAttribution(XraiAttribution.Builder builderForValue)
public ExplanationParameters.Builder setXraiAttribution(XraiAttribution.Builder builderForValue)
Un metodo di attribuzione che ridistribuisce l'attribuzione di gradienti integrati in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/abs/1906.02825
XRAI attualmente ha prestazioni migliori con le immagini naturali, come l'immagine di una casa o di un animale. Se le immagini vengono acquisite in ambienti artificiali, ad esempio un laboratorio o una linea di produzione, o da apparecchiature diagnostiche, come raggi X o videocamere per il controllo qualità, utilizza invece gradienti integrati.
.google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution xrai_attribution = 3;
Parametro | |
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Nome | Description |
builderForValue |
XraiAttribution.Builder |
Restituisce | |
---|---|
Tipo | Description |
ExplanationParameters.Builder |