Facebook的Captum为机器学习带来了可解释性

Face book今天推出了Captum，这是一个用深度学习框架Py解释神经网络决策的图书馆。 Captum旨在实现AI模型的最新版本，如集成梯度、深度LIFT和行为。 Captum允许研究人员和开发人员解释在多模态环境中做出的决策，这些环境结合了文本、图像和视频，并允许他们将结果与图书馆内的现有模型进行比较。

开发人员还可以使用Captum来理解特征重要性，或者对神经网络进行深入研究，以了解神经元和层属性。

该工具还将推出CaptumInsights，这是一个可视化工具，用于对Captum结果进行可视化表示。 Face book在一篇博客文章中说，Insights的推出支持了集成梯度，并支持了即将推出的更多模型。

Py Torch的产品经理乔·斯皮萨克在接受Venture Beat Ina电话采访时表示：“还有其他一些图书馆更注重上下文，但深入学习确实是最难解决的难题，因为要解释这种模式的实际想法，可以这么说，特别是在这些多式联运技术问题上。

这个消息今天在旧金山中途举行的火炬开发者大会上公布。

今天的其他新版本包括带有量化和GoogleCloud TPU支持的Py火炬1.3、从Android和iOS设备开始的嵌入式设备的Py火炬移动，以及对象检测模型检测器2的发布。

在今天开放源码之前，Captum在Face book内部被使用，以更好地理解在多式环境中做出的决定，Spisak说。

“你可以看任何Face book页面，它有文本，它有音频，它有视频和链接，还有许多不同类型的模式嵌入。 因此，我们基本上是从这个前提开始的，我们想了解为什么模型预测他们预测的是什么，但我们想以一种视觉的方式来做，这给了用户一种直觉，以及具体的统计数据和信息，让他们能够自信地说，这就是为什么模型正在进行这种预测，“他说。

解释性，即理解人工智能模型为什么做出决定的能力，对于开发人员能够传达模型为什么做出某种决定是很重要的。 它使人工智能能够应用于需要解释的企业，以符合监管法律。

缺乏理解深度学习所做决定的能力使“黑匣子”这个词流行起来。

在今年夏天与Venture Beat的KyleWiggers的一次谈话中，OpenA ICTO GregBrockman和首席科学家IlyaSutskever建议，未来的模型制作应该以解释性和理性为基础。

今年发布的其他帮助解释人工智能推理的工具包括IBM的人工智能解释360工具包和微软5月份发布的解释ML。

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