DeepExplain 教程

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DeepExplainA unified framework of perturbation and gradient-based attribution methods for Deep Neural Networks interpretability. DeepExplain also includes support for Shapley Values sampling. (ICLR 2018)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepExplain

1. 项目目录结构及介绍

DeepExplain 的目录结构如下：

DeepExplain/
├── deepexplain/
│   ├── __init__.py
│   └── ... // 包含各种解释方法的实现文件
├── example/
│   ├── tensorflow/
│   │   └── ... // TensorFlow 示例代码
│   └── keras/
│       └── ... // Keras 示例代码
├── requirements.txt // 依赖库列表
└── README.md // 项目简介

• deepexplain 目录：这是项目的核心部分，包含了用于解释深度神经网络的各种方法。
• example 目录：提供使用 TensorFlow 和 Keras 的示例代码，帮助理解如何集成和运用 DeepExplain。
• requirements.txt：列出了项目运行所需的外部库及其版本要求。
• README.md：项目的基本信息和安装指南。

2. 项目启动文件介绍

DeepExplain 没有一个典型的“启动文件”，因为它是作为一个库来使用的，不以独立应用的形式运行。用户需要在自己的 TensorFlow 或 Keras 项目中导入并调用 deepexplain 中的方法。例如，要使用 Grad-CAM 解释方法，可以在项目中添加以下代码：

from deepexplain.tensorflow import explain as tf_explain
import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建或加载你的模型
model = ...

# 定义你要解释的输入
input_data = ...
target_class = ...

# 使用 DeepExplain 进行解释
explanation = tf_explain.method_name(model, input_data, target_class)

这里的 method_name 应替换为具体解释方法（如 'gradCAM'）。

3. 项目的配置文件介绍

DeepExplain 并没有一个标准的配置文件，因为它直接通过函数参数传递设置。例如，你可以调整不同解释方法的参数，如在计算 SHAP 值时设定采样的数量：

from deepexplain.keras import explain as k_explain

# ... 加载模型和数据 ...

# 使用 SHAP 方法，指定采样次数
num_samples = 500
shap_explanation = k_explain.shap_values(model, input_data, num_samples=num_samples)

请注意，某些高级功能可能需要自定义的配置，这通常需要你自己创建一个 Python 脚本来完成，而不是使用预定义的配置文件。

DeepExplainA unified framework of perturbation and gradient-based attribution methods for Deep Neural Networks interpretability. DeepExplain also includes support for Shapley Values sampling. (ICLR 2018)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepExplain