SHAP--Explain ResNet50 using the Partition explainer

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已于 2022-12-12 14:33:48 修改 · 1.2k 阅读

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#python #深度学习 #tensorflow #pytorch #经验分享

于 2022-12-11 23:28:00 首次发布

本文通过使用SHAP库解释ResNet50模型对Imagenet50数据集的分类结果，展示了如何利用masker突出图像中的关键特征，并讨论了不同参数设置对解释结果的影响。

SHAP:Shapley additive explanations.一种博弈论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。

官方解释文档：Welcome to the SHAP documentation — SHAP latest documentation

下面笔者将实例进行简单的运用讲解：

实例：用ResNet50网络对Imagenet50数据集进行分类

#导入必要库
import json
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
import shap

# 加载预训练模型和数据集
model = ResNet50(weights='imagenet')
X, y = shap.datasets.imagenet50()

# 获取 ImageNet 1000 class names
url = "https://s3.amazonaws.com/deep-learning-models/image-models/imagenet_class_index.json"
with open(shap.datasets.cache(url)) as file:
    cl