public interface ExplanationParametersOrBuilder extends MessageOrBuilderImplementa
MessageOrBuilderMetodi
getExamples()
public abstract 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. |
getExamplesOrBuilder()
public abstract 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 abstract 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. |
getIntegratedGradientsAttributionOrBuilder()
public abstract 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 abstract ExplanationParameters.MethodCase getMethodCase()| Restituisce | |
|---|---|
| Tipo | Description |
ExplanationParameters.MethodCase |
|
getOutputIndices()
public abstract 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. |
getOutputIndicesOrBuilder()
public abstract 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 abstract 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. |
getSampledShapleyAttributionOrBuilder()
public abstract 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 abstract 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 abstract 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. |
getXraiAttributionOrBuilder()
public abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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. |