Вопрос или проблема
Я могу использовать shap для извлечения важных признаков для Dense NN. Однако для CNN я столкнулся с двумя проблемами:
- порядок признаков может быть изменен или объединен после фильтрации и пуллинга. Могу ли я все еще использовать
shapили другой подход, чтобы показать важные
признаки для CNN? - Я пытался использовать
shap, ноshap_summary_plotпоказывает столбчатую диаграмму слева, иplot_sizeне помогает ее настроить.
Существуют эти подходы, которые вы можете рассмотреть для получения информации о важности признаков для CNN.
-
CAM (Class Activation Map): CAM – это техника, используемая для визуализации, какие части изображения наиболее важны для определенного прогноза класса, сделанного CNN. Он подчеркивает области входного изображения, которые вносят наибольший вклад в окончательное решение классификации. Этот подход может предоставить ценную информацию о том, какие области входного изображения значимы для прогноза CNN.
-
Пропаганда значимости по слоям (Layer-wise Relevance Propagation, LRP): LRP – это подход, который присваивает значения значимости входным признакам на основе значимости выхода. Он может помочь отнести вклад отдельных входных признаков к окончательному прогнозу, даже после свертывания и пуллинга.
-
Визуализация признаков: Вы можете попытаться визуализировать фильтры, изученные CNN на ранних слоях. Эти фильтры представляют признаки, которые CNN обнаруживает. Визуализируя фильтры, вы можете получить представление о том, что CNN считает важным.
Что касается проблемы с shap_summary_plot, вы можете попробовать создать пользовательскую диаграмму. Если встроенный shap_summary_plot не дает вам желаемых результатов, вы также можете рассмотреть возможность настройки диаграммы с использованием matplotlib или plotly напрямую. Это даст вам больше контроля над компоновкой и размером диаграммы.
.
Ответ или решение
Определение важности признаков в CNN (сверточных нейронных сетях) является ключевой задачей для понимания того, как модель принимает решения. С учетом этого, давайте подробно рассмотрим два аспекта, описанных в вашем вопросе.
Проблема 1: Нарушение порядка признаков после фильтрации и объединения
После прохождения через сверточные и объединяющие слои порядка признаков в CNN действительно может меняться. Это может затруднять идентификацию того, какие из них наиболее важны. Несмотря на это, вы можете использовать следующие методы для оценки важности признаков:
-
Class Activation Map (CAM):
CAM позволяет визуализировать, какие части изображения наиболее важны для принятия решения CNN относительно конкретного класса. Этот метод подчеркивает участки входного изображения, которые вносят наибольший вклад в итоговое решение, что помогает визуализировать важные для модели области. -
Layer-wise Relevance Propagation (LRP):
LRP назначает баллы релевантности входным признакам на основе релевантности выходного результата. Такой подход позволяет атрибутировать вклад отдельных входных признаков в окончательное решение модели, даже когда их порядок изменяется. -
Feature Visualization:
Визуализация фильтров, обучаемых на ранних слоях CNN, может предоставить информацию о том, какие признаки рассматриваются как значимые. Эти фильтры показывают, какие особенности обнаруживает модель.
Проблема 2: Настройка shap_summary_plot
Если встроенный shap_summary_plot не дает желаемых результатов, вы можете попытаться создать пользовательский график. Это позволит вам лучше контролировать макет и размеры графика. Рассмотрите возможность использования библиотек matplotlib или plotly для более точной настройки отображения.
Заключение
Использование методов визуализации, таких как CAM и LRP, а также визуализация фильтров, позволяет не только лучше понимать процессы, происходящие внутри CNN, но и повышает доверие к модели за счет лучшего понимания ее решений. Стоит также рассмотреть настройку графиков с помощью библиотек визуализации для получения более понятной и информативной информации.
Таким образом, следуя вышеописанным подходам, вы сможете повысить прозрачность работы CNN и добиться более четкого понимания важности признаков. Если у вас возникнут дополнительные вопросы или пожелания по настройке или интерпретации CNN, я буду рад помочь!