Мир глазами ИИ: техника Grad CAM
Среда искусственного интеллекта (ИИ) постоянно развивается, в связи с чем понять, как машина принимает решение, часто может показаться сложной задачей. Модели ИИ, особенно глубокие нейронные сети, чрезвычайно мощные, но могут казаться черными ящиками, когда речь заходит об интерпретации их внутренней работы. Именно здесь на помощь приходит техника Grad CAM (Grad-weighted Class Activation Mapping), которая предлагает решение для разгадки тайн принятия решений искусственным интеллектом.
Что такое Grad CAM?
Grad CAM – это техника, которая помогает понять, как модель глубокого обучения формирует свои выводы, особенно в задачах компьютерного зрения. В 2017 году эта методика была представлена исследователями в статье "Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization". Grad CAM широко используется для визуализации и интерпретации соображений о прогнозах модели, что делает ее ценным инструментом как для исследователей, так и практиков в сфере ИИ.
Как работает Grad CAM?
По сути, Grad CAM генерирует тепловую карту, выделяющую области входящего изображения, которые больше всего влияют на решение модели. Вот упрощенное объяснение того, как это работает:
Прямой переход: в процессе логического вывода входящие изображение проходит через глубокую нейронную сеть, в результате чего создается прогноз для определенного класса или категории.
Обратное распространение: Grad CAM использует градиенты, проходящие через сеть в обратном направлении. Эта техника вычисляет градиенты прогнозируемой оценки класса по картам признаков последнего сверточного слоя.
Вычисление весовых коэффициентов: градиенты подвергаются процессу глобального усреднения по размерам ширины (обозначенной "i") и высоты (обозначенной "j"). Это действие объединения используется для вычисления весовых коэффициентов значимости.
Генерация тепловой карты: после определения весовых коэффициентов следующим шагом является выполнение взвешенной суммы карт признаков в последнем слое свертки. На этом этапе Grad CAM создает тепловую карту, где выделено области изображения, которые больше всего повлияли на решение модели.
Применение Grad CAM
Grad CAM применяется в различных отраслях, в частности:
Медицинская визуализация: для визуализации участков изображения, на основе которых был поставлен диагноз или определена классификация, позволяющая врачам понять медицинские диагнозы, поставленные с помощью ИИ.
Автономные транспортные средства: для осознания того, как самоуправляемые автомобили воспринимают и реагируют на окружающую среду, улучшая безопасность на дорогах.
Обработка естественного языка: для адаптации техник, подобных Grad CAM, с целью объяснения текстовых моделей ИИ и улучшения интерпретации задач обработки естественного языка (NLP).
Этика искусственного интеллекта: для решения проблем предвзятости и справедливости путем выявления проблемных областей во входящих данных.
Вывод
Grad CAM – это техника, которая позволяет нам заглянуть в процесс принятия решений моделями ИИ, особенно в области компьютерного зрения. Ее способность генерировать интуитивно понятные тепловые карты сделала ее ценным инструментом как для теоретического, так и для практического применения, способствуя прозрачности процесса, поиску багов, локализации объектов на изображениях и этическому развитию искусственного интеллекта.
Таким образом, в следующий раз, когда вы будете озадачены решением искусственного интеллекта, помните, что Grad CAM может быть ключом к разгадке тайны, стоящей за этим решением.
Читайте больше полезной информации об использовании технологий ИИ для компьютерного зрения здесь.
Лидия Качмарская, data scientist