𝗚𝗿𝗮𝗱𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲𝗻 𝘃𝗮𝗻 𝗖𝗼𝘂𝗻𝘁𝗲𝗿𝗳𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹𝘀
Counterfactual verklaringen laten zien hoe je een input kunt aanpassen om een ander resultaat te krijgen. De meeste methoden vertrouwen op het vinden van het punt dat het dichtst bij je oorspronkelijke gegevens ligt.
Gradiënten van counterfactuals veranderen deze aanpak. Deze methode gebruikt gradiëntinformatie om de zoektocht naar nieuwe datapunten te sturen.
Waarom dit belangrijk is:
- Het verbetert de kwaliteit van de verklaringen.
- Het helpt modellen om nuttigere feedback te geven.
- Het maakt het proces sneller en nauwkeuriger.
Je gebruikt deze gradiënten om de kleinste wijzigingen te vinden die nodig zijn om een beslissing van een model om te draaien. Dit zorgt voor duidelijkheid voor gebruikers en ontwikkelaars.
Bron: https://dev.to/paperium/gradients-of-counterfactuals-2f6o
Optionele leercommunity: https://t.me/GyaanSetuAi