𝗚𝗿𝗮𝗱𝗶𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗱𝗲𝘀 𝗰𝗼𝘂𝗻𝘁𝗲𝗿𝗳𝗮𝗰𝘁𝘂𝗲𝗹𝘀

Les explications contrefactuelles vous montrent comment modifier une entrée pour obtenir un résultat différent. La plupart des méthodes reposent sur la recherche du point le plus proche possible de vos données originales.

Les gradients des contrefactuels changent cette approche. Cette méthode utilise les informations de gradient pour guider la recherche de nouveaux points de données.

Pourquoi c'est important :

  • Cela améliore la qualité des explications.
  • Cela aide les modèles à fournir un feedback plus utile.
  • Cela rend le processus plus rapide et plus précis.

Vous utilisez ces gradients pour trouver les changements les plus minimes nécessaires pour inverser une décision du modèle. Cela apporte de la clarté aux utilisateurs et aux développeurs.

Source : https://dev.to/paperium/gradients-of-counterfactuals-2f6o

Communauté d'apprentissage optionnelle : https://t.me/GyaanSetuAi