Привет, друзья!
🥊 Отличная новость: один из фреймворков saliency для объяснения глубинных моделей выкатил framework-agnostic update!
#Library
Поддерживаемые методы
В основном градиентные:
- Integrated Gradients (paper), Guided Integrated Gradients (paper), Blur IG (paper)
- SmoothGrad (paper),
- Vanilla Gradients (paper1, paper2)
- Guided Backpropogation (paper),
- Grad-CAM (paper),
И один concept (region)-based метод:
- XRAI (paper)
Вооружайтесь Tensorflow, pyTorch и Keras этим летом =)
И ни в чем себе не отказывайте
Всем солнца! 🫶🏻☀️
Ваш дата-автор!
🥊 Отличная новость: один из фреймворков saliency для объяснения глубинных моделей выкатил framework-agnostic update!
#Library
Поддерживаемые методы
В основном градиентные:
- Integrated Gradients (paper), Guided Integrated Gradients (paper), Blur IG (paper)
- SmoothGrad (paper),
- Vanilla Gradients (paper1, paper2)
- Guided Backpropogation (paper),
- Grad-CAM (paper),
И один concept (region)-based метод:
- XRAI (paper)
Вооружайтесь Tensorflow, pyTorch и Keras этим летом =)
И ни в чем себе не отказывайте
Всем солнца! 🫶🏻☀️
Ваш дата-автор!
GitHub
GitHub - PAIR-code/saliency: Framework-agnostic implementation for state-of-the-art saliency methods (XRAI, BlurIG, SmoothGrad…
Framework-agnostic implementation for state-of-the-art saliency methods (XRAI, BlurIG, SmoothGrad, and more). - PAIR-code/saliency
🔥5👍1