Hướng dẫn sử dụng công cụ giải thích mô hình học sâu DeepLIFT

【Liên kết tải miễn phí】 kho lưu trữ công cộng của DeepLIFT: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeplift

1. Cấu trúc thư mục và mô tả

Dự án mã nguồn mở DeepLIFT có thể được truy cập tại https://github.com/kundajelab/deeplift.git. Cấu trúc chính của dự án được thiết kế nhằm cung cấp khả năng giải thích cho các mạng nơ-ron sâu. Dưới đây là mô tả cấu trúc thư mục tiêu chuẩn:

- deeplift/
    ├── deeplift/
        ├── __init__.py           # Tệp khởi tạo gói
        ├── ...                   # Các thực thi phương pháp giải thích đặc thù cho mô hình
    ├── examples/                # Thư viện ví dụ
        ├── mnist/                # Ví dụ ứng dụng với tập dữ liệu MNIST
            ├── MNIST_replicate_figures.ipynb
        ├── genomics/             # Ví dụ dành cho ứng dụng sinh học phân tử
            ├── genomics_simulation.ipynb
    ├── tests/                    # Bộ kiểm thử đơn vị
    ├── setup.py                  # Script cài đặt
    ├── README.md                 # Hướng dẫn nhanh để bắt đầu
    ├── requirements.txt          # Yêu cầu phiên bản thư viện Python cần thiết
    └── ...

• Thư mục deeplift chứa các thuật toán cốt lõi.
• Thư mục examples cung cấp các ví dụ thực tế trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng chữ số MNIST và mô phỏng dữ liệu genomics.
• Thư mục tests lưu trữ các trường hợp kiểm thử nhằm đảm bảo tính ổn định và độ chính xác của mã nguồn.
• Tập tin setup.py dùng để cài đặt các phụ thuộc và triển khai dự án.
• Tập tin README.md đưa ra hướng dẫn nhanh và những thông tin quan trọng.

2. Giới thiệu tệp khởi động của dự án

Mặc dù DeepLIFT không có một tệp khởi động riêng như các ứng dụng thông thường, điểm nhập chính để tương tác là qua API Python. Người dùng thường bắt đầu làm việc bằng cách nhập mô-đun deeplift:

import deeplift
from deeplift.conversion import convert_model_to_deeplift_model
# Sau đó, tùy vào loại mô hình và ngữ cảnh sử dụng, gọi các hàm phù hợp để tạo mô hình DeepLIFT và thực hiện phân tích.

Quá trình khởi tạo và áp dụng DeepLIFT lên mô hình của bạn thường yêu cầu chuyển đổi mô hình hiện tại (ví dụ như mô hình Keras hoặc TensorFlow) thành dạng tương thích với DeepLIFT. Việc này thường được thực hiện trong script chính của người dùng, thay vì trong các tệp khởi động đã được định nghĩa sẵn trong dự án.

3. Giới thiệu tệp cấu hình của dự án

Dự án DeepLIFT không cung cấp một tệp cấu hình truyền thống (như .yaml hay .ini). Thay vào đó, nó sử dụng cách lập trình thông qua các đối số để điều chỉnh hành vi. Việc cấu hình và tùy chỉnh chủ yếu được thực hiện thông qua các hàm gọi, ví dụ như chỉ định tên lớp khi thiết lập mô hình DeepLIFT và lựa chọn quy tắc phân tích (ví dụ như Rescale hoặc RevealCancel). Những chi tiết cấu hình này thường được biểu diễn dưới dạng tham số trong script do người dùng viết, chứ không phải trong tệp cấu hình độc lập. Ví dụ:

deeplift_model = convert_model_to_deeplift_model(original_model)
contribs_func = deeplift_model.get_target_contribs_func(
    find_scores_layer_name="input_layer",
    pre_activation_target_layer_name="output_layer")

Trong ngữ cảnh này, "cấu hình" chủ yếu là các tham số trong logic lập trình, thay vì quản lý từ bên ngoài qua tệp cấu hình. Người dùng nên linh hoạt thiết lập các tham số này trong script của mình theo nhu cầu cụ thể.

【Liên kết tải miễn phí】 kho lưu trữ công cộng của DeepLIFT: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deeplift