Definição - o que significa Propagação de relevância baseada em camadas?
A propagação de relevância em camadas é um método para entender redes neurais profundas que usa um caminho de design específico para observar como as camadas individuais do programa funcionam.
Esses tipos de técnicas ajudam os engenheiros a aprender mais sobre como as redes neurais fazem o que fazem e são cruciais no combate ao problema da "operação da caixa preta" na inteligência artificial, onde as tecnologias se tornam tão poderosas e complexas que é difícil para os humanos entenderem como eles produzem resultados.
Definirtec explica a propagação de relevância em camadas
Especificamente, os especialistas contrastam a propagação de relevância em camadas com um modelo deepLIFT que usa retropropagação para examinar as diferenças de ativação entre neurônios artificiais em várias camadas da rede profunda. Alguns descrevem a propagação de relevância em camadas como um método deepLIFT que define todas as ativações de referência de neurônios artificiais para a mesma linha de base para análise.
Técnicas como propagação de relevância em camadas, deepLIFT e LIME podem ser anexadas às técnicas de amostragem e regressão Shapley e outros processos que funcionam para fornecer informações adicionais sobre algoritmos de aprendizado de máquina.