Classe ExplanationParameters.Builder (1.3.0)

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.Builder

Metodi 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
Sostituzioni

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
Sostituzioni

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
Sostituzioni

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
Sostituzioni

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
Sostituzioni

getDefaultInstanceForType()

public ExplanationParameters getDefaultInstanceForType()
Restituisce
Tipo Description
ExplanationParameters

getDescriptorForType()

public Descriptors.Descriptor getDescriptorForType()
Restituisce
Tipo Description
Descriptor
Sostituzioni

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
Sostituzioni

isInitialized()

public final boolean isInitialized()
Restituisce
Tipo Description
boolean
Sostituzioni

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
Sostituzioni
Eccezioni
Tipo Description
IOException

mergeFrom(Message other)

public ExplanationParameters.Builder mergeFrom(Message other)
Parametro
Nome Description
other Message
Restituisce
Tipo Description
ExplanationParameters.Builder
Sostituzioni

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
Sostituzioni

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
Sostituzioni

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
Sostituzioni

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
Sostituzioni

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
Nome Description
builderForValue XraiAttribution.Builder
Restituisce
Tipo Description
ExplanationParameters.Builder