TensorFlow モデル解釈とは？手法と活用例を解説
TensorFlowのモデル解釈技術には次のようなものがあります：
- SHAP（Shapley Additive explanations）は、深層学習モデルに対する説明技術であり、モデルの出力を説明することで、ユーザーがモデルの意思決定プロセスを理解するのを助けます。
- LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：LIMEは特定のサンプルにおけるモデルの決定過程を説明し、モデル予測の説明可能性を提供するローカルな解釈可能な技術です。
- Integrated Gradientsは、ディープラーニングモデルの出力を説明するために、入力の異なる部分を積分する方法です。ユーザーがモデルの主要特徴や意思決定プロセスを理解するのに役立ちます。
- SHAPley値は、ゲーム理論に基づいた解釈技術であり、ユーザーが深層学習モデルの出力が入力の特徴値によってどのように決定されるかを理解するのに役立ちます。
- 感度分析：この手法は、入力特徴を微小に変化させることで、モデルの出力の安定性や感度を評価する方法です。異なる特徴の変化がモデルの出力にどのような影響を与えるかを理解するのに役立ちます。
