Гүнзгий сургалтын загвараар хийсэн таамаглалыг тайлбарлах нь түүний зан төлөвийг ойлгох, тухайн загварын сурсан үндсэн хэв маягийн талаар ойлголттой болох чухал тал юм. Хиймэл оюун ухааны энэ салбарт таамаглалыг тайлбарлах, загварын шийдвэр гаргах үйл явцын талаарх бидний ойлголтыг сайжруулах хэд хэдэн арга техникийг ашиглаж болно.
Түгээмэл хэрэглэгддэг арга техникүүдийн нэг бол гүнзгий суралцах загвар дотор сурсан шинж чанарууд эсвэл дүрслэлийг дүрслэн харуулах явдал юм. Загвар дахь бие даасан мэдрэлийн эсүүд эсвэл давхаргын идэвхжлийг судлах замаар үүнийг хийж болно. Жишээлбэл, дүрсийг ангилахад ашигладаг конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN) дээр бид урьдчилан таамаглахдаа загвар нь аль онцлогт анхаарлаа хандуулж байгааг ойлгохын тулд сурсан шүүлтүүрүүдийг дүрслэн харуулах боломжтой. Эдгээр шүүлтүүрүүдийг дүрслэн үзүүлснээр бид загвар шийдвэр гаргах үйл явцад оролтын өгөгдлийн аль тал нь чухал болохыг олж мэдэх боломжтой.
Гүнзгий суралцах таамаглалыг тайлбарлах өөр нэг арга бол загварт ашигладаг анхаарлын механизмд дүн шинжилгээ хийх явдал юм. Анхаарал татах механизмыг ихэвчлэн дарааллаар нь загварчлахад ашигладаг бөгөөд таамаглал гаргахдаа загвар нь оролтын дарааллын тодорхой хэсгүүдэд анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог. Анхаарал татахуйц жинг дүрслэн үзүүлснээр загвар нь оролтын дарааллын аль хэсгүүдэд илүү ойртож байгааг ойлгож чадна. Загварын анхаарлыг ойлгох нь таамаглал гаргахад тулгуурласан хэл шинжлэлийн бүтцэд гэрэл тусгах боломжтой байгалийн хэлийг боловсруулах ажилд энэ нь ялангуяа ашигтай байж болох юм.
Нэмж дурдахад, загварын таамаглалд хамгийн их нөлөөлдөг оролтын өгөгдлийн бүс нутгийг тодруулахын тулд тод байдлын газрын зургийг үүсгэж болно. Оролтын өгөгдлийн дагуу загварын гаралтын градиентийг авах замаар тод байдлын газрын зургийг тооцоолно. Эдгээр градиентуудыг дүрслэн харуулснаар бид загварын шийдвэрт хамгийн их хувь нэмэр оруулах оролтын бүс нутгийг тодорхойлж чадна. Энэ техник нь ялангуяа компьютерийн харааны ажилд тустай бөгөөд энэ нь тодорхой таамаглал гаргахад хүргэдэг зургийн чухал хэсгийг тодорхойлоход тусалдаг.
Гүнзгий суралцах таамаглалыг тайлбарлах өөр нэг арга бол LIME (Орон нутгийн тайлбарлах загвар-агностик тайлбар) эсвэл SHAP (SHapley Additive explanations) зэрэг дараах тайлбарын аргуудыг ашиглах явдал юм. Эдгээр аргууд нь илүү энгийн, тайлбарлах боломжтой загвар ашиглан гүнзгий суралцах загварын зан төлөвийг ойртуулах замаар хувь хүний таамаглалд тайлбар өгөх зорилготой юм. Эдгээр аргуудын өгсөн тайлбарыг судалснаар бид тодорхой жишээний загвар гаргахад нөлөөлсөн хүчин зүйлсийн талаар ойлголттой болох боломжтой.
Цаашлаад загварын таамаглалд итгэх итгэлийг тодорхойлохын тулд тодорхойгүй байдлын үнэлгээний аргыг ашиглаж болно. Гүнзгий суралцах загварууд нь ихэвчлэн цэгийн таамаглалыг өгдөг боловч эдгээр таамаглалтай холбоотой тодорхой бус байдлыг, ялангуяа чухал хэрэглээнд ойлгох нь маш чухал юм. Монте-Карло сургуулилт эсвэл Байесын мэдрэлийн сүлжээ зэрэг аргуудыг эргэлзээтэй оролт эсвэл загварын параметр бүхий олон таамаглалыг түүвэрлэн тодорхой бус байдлыг тооцоолоход ашиглаж болно. Эдгээр таамаглалын тархалтад дүн шинжилгээ хийснээр бид загварын тодорхой бус байдлын талаар ойлголттой болж, загварын таамаглал найдвар багатай тохиолдлуудыг тодорхойлж чадна.
Гүнзгий сургалтын загвараар хийсэн таамаглалыг тайлбарлах нь сурсан шинж чанаруудыг дүрслэн харуулах, анхаарлын механизмд дүн шинжилгээ хийх, илэрхий байдлын зураглал үүсгэх, тайлбарлахын дараах аргуудыг ашиглах, тодорхойгүй байдлыг тооцоолох зэрэг олон арга техникийг хамардаг. Эдгээр аргууд нь гүнзгий суралцах загваруудын шийдвэр гаргах үйл явцын талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгч, тэдний зан үйлийн талаарх бидний ойлголтыг сайжруулдаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Гүнзгий мэдлэгээр урагшилж байна:
- PyTorch мэдрэлийн сүлжээний загвар нь CPU болон GPU боловсруулах ижил кодтой байж болох уу?
- Гүнзгий суралцах загваруудад тогтмол дүн шинжилгээ хийх, үнэлэх нь яагаад чухал вэ?
- Шинжилгээнд зориулж өгөгдлийг хэрхэн хөвөгч формат руу хөрвүүлэх вэ?
- Гүнзгий суралцахад эрин үеийг ашиглах зорилго юу вэ?
- Бид бэлтгэгдсэн загварын нарийвчлал ба алдагдлын утгыг хэрхэн графикаар зурах вэ?
- Загварын шинжилгээний явцад бид сургалт, баталгаажуулалтын өгөгдлийг хэрхэн бүртгэх вэ?
- Гүнзгий суралцах загварыг сургахад санал болгож буй багцын хэмжээ хэд вэ?
- Гүнзгий суралцахад загвар шинжилгээ хийхэд ямар үе шатууд багтдаг вэ?
- Гүнзгий суралцах загварт сургалтын явцад санамсаргүй хууран мэхлэхээс хэрхэн сэргийлэх вэ?
- Гүнзгий сургалтын загварт дүн шинжилгээ хийхэд ашигладаг гол хоёр хэмжүүр юу вэ?
Гүнзгий суралцах замаар ахих нь хэсгээс илүү олон асуулт, хариултыг харна уу