文件名称:
Transformer-Explainability:[CVPR 2021]超越注意力可视化的变压器可解释性的官方PyTorch实施，这是一种通过基于变压器的网络对分类进行可视化的新方法-源码
开发工具:
文件大小: 2mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：的PyTorch实现[CVPR 2021]
更新
2021年3月15日：
2021年2月28日：我们的论文被CVPR 2021接受了！
2021年2月17日：
2021年1月5日：
介绍
的正式实现。
我们介绍了一种新颖的方法，该方法可以可视化基于Transformer的模型针对视觉和NLP任务进行的分类。我们的方法还可以可视化每个班级的解释。
方法包括三个阶段：
使用我们新颖的LRP公式计算每个关注矩阵的相关性。
每个注意力矩阵的梯度反向传播与可视化类有关。渐变用于平均注意力头。
具有推出功能的图层聚合。
请注意我们的，您可以在其中运行本文中的两个班级特定示例。
要添加另一个输入图像，只需将图像添加到，然后对您选择的感兴趣的类使用generate_visualization函数（使用class_index={class_idx} ），而不指定索引将可视化顶级类。
学分
ViT
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
