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기술

Captum

Captum기술
소개 논문
2020년
연결 환경
PyTorch
분석 대상
특징과 뉴런 및 층의 중요도
시각화 도구
Captum Insights
Captum은 PyTorch 모델의 입력 특징과 뉴런 및 층의 중요도를 분석하는 공개 해석 라이브러리다. 기울기와 섭동 기반 귀속 방법 및 평가 지표를 공통 구성으로 제공한다.

귀속 방법의 공통 구현

모델 출력을 이해하기 위한 여러 기울기 및 섭동 기반 방법을 구현한다. 분류뿐 아니라 비분류 신경망과 그래프 구조 모델도 대상으로 제시했다.

여러 입력과 확장

영상과 텍스트, 소리 및 비디오 등 여러 입력 유형을 다루는 것을 목표로 한다. 새 알고리즘과 기능을 추가하는 확장성과 메모리 효율적인 계산도 소개 논문의 설계 요소다.

대화형 시각화

Captum Insights는 라이브러리 위에 구성한 대화형 도구다. 특징 중요도 지표를 이용해 예시 단위의 모델 점검과 시각화를 돕는다.

생성 언어 모델의 분석

2023년 별도 논문은 생성 언어 모델 행동을 분석하도록 추가한 기능을 소개했다. 모델이 학습한 연관성을 살펴보는 활용 예시와 기능 구성을 제시했다.

관련 문서

적분 기울기 / SmoothGrad / Grad-CAM / LIME / SHAP / dattri