Un metodo di spiegazione che ridistribuisce le attribuzioni dei gradienti integrati
in regioni segmentate, sfruttando la struttura completamente
differenziabile del modello. Per maggiori dettagli, consulta questo documento:
https://arxiv.org/abs/1906.02825
Supportate solo dai modelli immagine.
Tipo di protobuf google.cloud.vertexai.v1.XraiAttribution
Se questa opzione è abilitata, viene creato un percorso lineare dall'immagine con la massima sfocatura all'immagine di input. L'utilizzo di una base di riferimento sfocata invece che di zero (immagine nera) è motivato dall'approccio BumIG spiegato qui: https://arxiv.org/abs/2004.03383
Se questa opzione è abilitata, viene creato un percorso lineare dall'immagine con la massima sfocatura all'immagine di input. L'utilizzo di una base di riferimento sfocata invece che di zero (immagine nera) è motivato dall'approccio BumIG spiegato qui: https://arxiv.org/abs/2004.03383
Configurazione per l'approssimazione di UniformGrad dei gradienti.
Quando questa opzione è abilitata, i gradienti vengono approssimati calcolando la media dei gradienti
da campioni rumorosi nelle vicinanze degli input. L'aggiunta di rumore può aiutare a migliorare i gradienti calcolati. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/pdf/1706.03825.pdf
Configurazione per l'approssimazione di UniformGrad dei gradienti.
Quando questa opzione è abilitata, i gradienti vengono approssimati calcolando la media dei gradienti
da campioni rumorosi nelle vicinanze degli input. L'aggiunta di rumore può aiutare a migliorare i gradienti calcolati. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/pdf/1706.03825.pdf
Obbligatorio. Il numero di passaggi per l'approssimazione dell'integrale sui cammini.
Un valore valido per iniziare è 50 e aumenta gradualmente fino a ottenere la somma della proprietà diff all'interno dell'intervallo di errore desiderato.
L'intervallo valido del relativo valore è [1, 100] inclusi.
Se questa opzione è abilitata, viene creato un percorso lineare dall'immagine con la massima sfocatura all'immagine di input. L'utilizzo di una base di riferimento sfocata invece che di zero (immagine nera) è motivato dall'approccio BumIG spiegato qui: https://arxiv.org/abs/2004.03383
Indica se il campo flowBaselineConfig è impostato.
hasSmoothGradConfig()
publicboolean hasSmoothGradConfig()
Configurazione per l'approssimazione di UniformGrad dei gradienti.
Quando questa opzione è abilitata, i gradienti vengono approssimati calcolando la media dei gradienti
da campioni rumorosi nelle vicinanze degli input. L'aggiunta di rumore può aiutare a migliorare i gradienti calcolati. Per maggiori dettagli, consulta questo documento: https://arxiv.org/pdf/1706.03825.pdf
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