Définition - Que signifie la propagation de la pertinence par couches?
La propagation de la pertinence par couche est une méthode pour comprendre les réseaux de neurones profonds qui utilise un chemin de conception particulier pour observer le fonctionnement des couches individuelles du programme.
Ces types de techniques aident les ingénieurs à en savoir plus sur la façon dont les réseaux de neurones font ce qu'ils font, et ils sont essentiels pour lutter contre le problème du «fonctionnement de la boîte noire» dans l'intelligence artificielle, où les technologies deviennent si puissantes et complexes qu'il est difficile pour les humains de les comprendre. comment ils produisent des résultats.
Definir Tech explique la propagation de la pertinence par couches
Plus précisément, les experts comparent la propagation de la pertinence par couche avec un modèle deepLIFT qui utilise la rétropropagation pour examiner les différences d'activation entre les neurones artificiels dans diverses couches du réseau profond. Certains décrivent la propagation de la pertinence par couche comme une méthode deepLIFT qui définit toutes les activations de référence des neurones artificiels sur la même ligne de base pour l'analyse.
Des techniques telles que la propagation de la pertinence par couche, deepLIFT et LIME peuvent être associées aux techniques de régression et d'échantillonnage de Shapley et à d'autres processus qui permettent de fournir des informations supplémentaires sur les algorithmes d'apprentissage automatique.