现在有可解释的人工智能（XAI）的整个研究分支！ 在本文中，将研究用于解释计算机视觉中使用的深度学习模型的概念，技术和工具，更具体地说 - 卷积神经网络（CNN）。...相对于卷积层输出计算目标函数的梯度。...除了所需的类（虎猫）之外，所有类的梯度都设置为零，设置为1.然后将该信号反向传播到感兴趣的整流卷积特征图，将它们组合起来计算粗Grad-CAM定位（ blue heatmap）表示模型必须在哪里做出特定决定...非常有趣的是，对于tabby猫标签预测，该模型还在观察猫周围的区域，该区域主要关注猫的整体形状\结构以及猫的面部结构的某些方面！ SmoothGrad 这种技术有助于在决策输入上可视化稳定的梯度。...SmoothGrad是一种简单的方法，可以帮助在视觉上锐化基于梯度的灵敏度图。核心思想是拍摄感兴趣的图像，通过向图像添加噪声来对相似图像进行采样，然后获取每个采样图像的最终灵敏度图的平均值。
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...在微积分里面，求解复合函数的导数采用链式法则再合适不过了。其实本质上BP算法就是链式法则的一个调用。让我们先忘记BP算法，从链式法则开始说起。...对于两个矩阵相乘的话，在反向传播时反正是另外一个项与传播过来的梯度项相乘。差别就在于位置以及翻转。这里有个小窍门，就是最后计算出梯度肯定要与原来的矩阵是同样的shape。那么这就容易了，反正组合不多。...，就是如何计算梯度。
计算图像的梯度是在进行图像处理时经常用到的方法，但是这玩意自己手写未免效率低而且容易出错。OpenCV里集成了相应的函数，只不过用的人好像并不多导致我找了半天才找到。姑且记一下以备日后使用。...计算像素梯度的绝对值 这个用到了cv2.magnitude方法，具体用法如下： sobelx=cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)#1,0表示只在x方向求一阶导数 sobely...=cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)#0,1表示只在y方向求一阶导数 mag=cv2.magnitude(x,y) 这里传入两个参数，分别是x和y方向的梯度，这里我用的是...Sobel算子分别求x和y方向的梯度，卷积核的大小我设置的是３。...计算像素梯度的方向 这个用到了cv2.parse方法，具体用法如下: phase= cv2.phase(cv2.Sobel(im,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3),cv2.Sobel(im
梯度下降是深度学习的精髓，以至于可以说深度学习又可称为gradient learning。 这里以一个简单的回归问题为例。...在初高中时，若想求得极值，则需要先求出该函数的导数。 即另y'= 0，再求得极值。而梯度下降法则是累计将x减去每次得到的导数值，而最优的x*值即为差值最小的值的点。这里的每次迭代即为梯度下降。...因此这里可以引入一个loss（损失）的概念，将方程转化为loss = (y - x**2 * sin(x))**2，这时再对loss进行求导即可使方程转化为求计算梯度求极值的问题。...对预测y值进行迭代计算，总计算值再做平均计算即可算出总误差值。 定义计算误差值的函数。...total_error / float(len(sets)) # 返回累加出的平方和的均值 随后需要对各函数的梯度值进行计算， ?
此外，同时使用Web收集的有噪声的图像-文本对来扩展数据集虽然在很大程度上提高了性能，但这是一个次优的监督来源。 BLIP是一个新的VLP框架，它可以灵活的转移到视觉语言理解和生成任务。...每个图像-文本对只需要通过计算量较大的ViT进行一次前向传递，并通过文本转换器进行三次前向传递，用以激活不同的功能以计算如下所述的三种损失。...vis_processors["eval"](raw_image).unsqueeze(0).to(device) txt = text_processors["eval"](caption) # 计算梯度..., img, txt, txt_tokens, block_num=7) # 计算整个图像的梯度并且可视化 avg_gradcam = getAttMap(norm_img, gradcam[0][1...) # 计算每一个token的梯度并且可视化 num_image = len(txt_tokens.input_ids[0]) - 2 fig, ax = plt.subplots(num_image
在治疗中观察病灶的动态变化，胸片一般是最佳的检查方法。...网络定义 本项目使用的是ResNet50 网络需要获取网络最后一个卷积层输出的特征图，然后计算它的梯度。...score.backward() # 反向传播计算梯度 grad_map = conv.grad # 得到目标类别的loss对最后一个卷积层输出的特征图的梯度 grad =...paddle.mean(paddle.to_tensor(grad_map), (2, 3), keepdim=True) # 对特征图的梯度进行GAP（全局平局池化） gradcam = paddle.sum...(grad * conv, axis=1) # 将最后一个卷积层输出的特征图乘上从梯度求得权重进行各个通道的加和 gradcam = paddle.maximum(gradcam, paddle.to_tensor
当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做出决策的理解。...这些梯度是通过反向传播得到的。 这不仅解决了再训练问题，还解决了网络架构修改问题，因为只使用梯度而不使用GAP层。 我们只要在最后一个卷积层中计算用于顶部预测类的特征映射的梯度。...return cam Grad-CAM++ Grad-CAM++不仅包括gradcam技术，它增加了引导反向传播，只通过类别预测的正梯度进行反向传播。...Grad-CAM++这种优化的原因是因为Grad-CAM在识别和关注多次出现的对象或具有低空间占用的对象方面存在问题。...所以Grad-CAM++给予与预测类相关的梯度像素更多的重要性（正梯度），通过使用更大的因子而不是像Grad-CAM那样使用常数因子来缩放它们。这个比例因子在代码中用alpha表示。
论文已被计算机网络信息安全领域顶级期刊IEEE TIFS录用。 对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。...具体而言，AdvDiffVLM 使用自适应集成梯度估计（Adaptive Ensemble Gradient Estimation, AEGE），在扩散模型的反向生成过程中调整得分，确保生成的对抗样本具备自然的针对性对抗语义...同时，为了提高对抗样本的质量，他们引入 GradCAM 引导的掩模生成（GradCAM-guided Mask Generation, GCMG），将对抗语义分散到整个图像中，而不是集中在单一区域。...为提高生成结果的自然性，作者设计了 GradCAM 引导的掩模生成模块（GMGC），有效分散对抗目标语义，避免对抗特征集中在图像特定区域，从而提升整体图像质量。...尽管现有方法在评估 VLM 鲁棒性方面取得了一定进展，但在效率和效果上仍面临基本局限性。高计算成本和有限的迁移性限制了对多样化 VLM 的全面鲁棒性评估能力。
本小节主要介绍梯度的调试，应用梯度下降法最主要的就是计算梯度，但很有可能计算梯度程序没有错但是求得的梯度是错误的，这个时候就需要使用梯度调试的方式来发现错误。...一 梯度的调试 前几个小节介绍了什么是梯度下降法，在使用梯度下降法的过程中最重要的就是求出定义的损失函数在某一个参数θ上的梯度值。...本小节介绍一个最简单的方法，能够调试使用梯度下降法的过程中对梯度求解公式相应的推导。下面使用二维为例： ? 红色点是我们想要求梯度的点，此时在二维坐标下红色点对应的梯度就是曲线上过红色点的切线的斜率。...但是在计算机实际实现的时候，完全可以取一个特别小的值来真正的把这两个点他们连线的斜率给算出来，然后作为红色点导数的一个取代值，这种计算方法也是非常容易，其实就是这两个蓝色点在纵方向的差除上横方向的差，相应的我们可以写出下面的式子...当然了这种计算梯度的方法同样适用于高维的场景： ? ? 以此类推，对每一个维度都使用上面的方式进行求解。
本文将结合TF-slim库中的ResNet模型的代码，介绍一下ResNet网络的结构和原理。...ResNet的原理 论文中提到，近几年的研究发现网络的深度是使网络性能更优化的一个关键因素，但是随着网络深度的加深，梯度消失&爆炸问题十分明显，网络甚至出现了退化。...自身快捷连接既不会添加额外的参数也不会增加计算复杂度。整个网络依然可以用SGD+反向传播来做端到端的训练。 ? 它有二层，如下表达式，其中σ代表非线性函数ReLU ?...这个深度瓶颈结构在TF-Slim库中的代码实现如下所示： def bottleneck(inputs, depth, depth_bottleneck, stride, rate=1,...在TF-Slim中的代码实现如下（以ResNet-50为例）： def resnet_v1_50(inputs, num_classes=None,
本文将结合TF-slim库中的ResNet模型的代码，介绍一下ResNet网络的结构和原理。...02 ResNet的原理 论文中提到，近几年的研究发现网络的深度是使网络性能更优化的一个关键因素，但是随着网络深度的加深，梯度消失&爆炸问题十分明显，网络甚至出现了退化。...自身快捷连接既不会添加额外的参数也不会增加计算复杂度。整个网络依然可以用SGD+反向传播来做端到端的训练。 ? 它有二层，如下表达式，其中σ代表非线性函数ReLU ?...这个深度瓶颈结构在TF-Slim库中的代码实现如下所示： def bottleneck(inputs, depth, depth_bottleneck, stride, rate=1, outputs_collections...在TF-Slim中的代码实现如下（以ResNet-50为例）： def resnet_v1_50(inputs, num_classes=None,
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 还是一如既往的直接看代码吧，?
鉴于单细胞表观基因组数据集的可用性，例如由转座酶可达染色质的单细胞测序测定产生的数据集，各种TF推断方法都集中在染色质的背景特异性可达区域，这些区域可能被靶基因的上游或下游的TF结合。...ST数据的一个优点是共配图像的附加生成信息，其中包含形态和功能模式。多种计算方法已被引入来分析ST数据，包括空间基因表达模式的表征，空间分布的差异表达基因和空间细胞通信模式。...为了克服这一限制，使用反卷积方法，通过计算整合空间RNA-seq与从scRNA-seq谱中获得的细胞类型的参考转录组特征来估计每个spot的细胞类型比例，通过线性回归进行TF和细胞类型之间的关联分析，通过反卷积方法从细胞类型比例单独预测每个...TF的活性，以确定其活性在病理区域和空间域中不同的TF，并确定其基因表达与邻近位置的TF相关的配体/受体。..., tf_list, ct_list)报名链接，知识积累----空转转录因子TF活性的计算框架生活很好，有你更好
在Transformer模型中，反向传播算法的实现细节（如梯度计算的方法、参数更新的策略等）可能会影响不同层之间的反向传播计算量。...梯度计算在梯度计算方面，我们需要对损失函数关于模型参数的偏导数进行计算。在Transformer中，这通常涉及对自注意力机制和前馈神经网络的参数进行求导。...在某些情况下，梯度计算可能涉及更少的计算量，尤其是当使用高效的自动微分库（如PyTorch或TensorFlow）时，这些库可以优化梯度计算的过程，减少不必要的计算。...虽然梯度计算涉及更多的数学运算（如求导和链式法则），但在现代深度学习框架中，这些计算通常被高度优化并并行处理。因此，在实际应用中，很难直接比较梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异。...总的来说，在Transformer模型中，梯度计算和矩阵运算都是重要的计算任务，它们各自具有不同的计算量和复杂度。在实际应用中，我们需要根据具体的问题和需求来选择合适的计算方法和优化策略。
最后，我们将热图与反向传播逐点相乘，以获得高分辨率和特定于概念的引导式 Grad-CAM 可视化。 在本文中，我们将学习如何在 PyTorch 中绘制 GradCam [1]。...为了获得 GradCam 输出，我们需要激活图和这些激活图的梯度。 让我们直接跳到代码中！！...在本教程中，我们将从ResNet50的layer4中获取激活映射，并对相同的输出张量进行梯度。...前向钩子接受该层的输入和该层的输出作为参数。对于输出张量，我们使用register_hook方法注册一个钩子。这个方法注册一个向后挂钩到一个张量，并且每次计算梯度时调用这个张量。...它的输入参数是相对于输出张量的梯度。
该库是具有 tf * idf 权重的 Ruby 向量空间模型（VSM），它能够用 tf * idf 计算文本之间的相似度。...Github： https://github.com/jpmckinney/tf-idf-similarity 用法 require 'matrix' require 'tf-idf-similarity...model = TfIdfSimilarity::BM25Model.new(corpus) 创建一个相似矩阵： matrix = model.similarity_matrix 查找矩阵中两个文档的相似度...： matrix[model.document_index(document1), model.document_index(document2)] 打印文档中术语的 tf * idf 值： tfidf_by_term...- ['and', 'the', 'to'] document1 = TfIdfSimilarity::Document.new(text, :tokens => tokens) 自己提供每个术语出现的次数和文档中的
本文入选【技术写作训练营】优秀结营作品，作者：王悦天 Vision Transformer (ViT) 作为现在 CV 中的主流 backbone，它可以在图像分类任务上达到与卷积神经网络（CNN）相媲美甚至超越的性能...原理 Grad-CAM 对 ViT 的输出进行可视化的原理是利用 ViT 的最后一个注意力块的输出和梯度，计算出每个 token 对分类结果的贡献度，然后将这些贡献度映射回原始图像的空间位置，形成一张热力图...我们将这个向量通过一个线性层和一个 softmax 层，得到最终的分类概率。 计算类别 token 对目标类别的梯度，即 ，其中 是目标类别的概率， 是 ViT 的输出矩阵。...这个梯度表示了每个 token 对分类结果的重要性。 对每个 token 的梯度求平均值，得到一个 197 维的向量 ，其中 ， 是梯度的维度，即 768 。...在这里，我们选择第 11 层作为示例： # 创建 GradCAM 对象 cam = GradCAM(model=model, target_layers=[model.blocks
具体计算步骤如下： 训练好网络后，获得 GAP 后的权重系数 Wc 点乘特征图矩阵，再对通道取平均，由 (C, H, W) 至 (H,W) ； 上采样至原图大小； 图 2 CAM 的计算示意图 Grad-CAM...Grad-CAM 方法和原始的 CAM 方法基本一致，区别在于 Grad-CAM 通过对特征图的梯度计算 GAP 来获取权重。...Grad-CAM 的计算步骤如下，预先指定类别 c ： - 进行前向推理，得到指定类别 c 所对应的网络输出值yc ，进行反向传播； - 取指定网络层（一般取主干网最后一层）各个通道特征图的梯度 Wc...，分别 GAP 后获得各个通道的梯度权重值 ； - 将各个通道的特征图用 Wc 求取加权平均； - 经过 Relu 以及上采样得到 CAM 图。...除了权值的获取方式发生变化，在第4步还增加Relu计算，只保留正值。这是因为在类激活图中，我们最关心的是哪些像素对于类别 c 的预测起到了正面作用。
为什么基于梯度的解释在Transformer中存在困难，以及如何改进它们？作者发现Transformer中存在违反全梯度完备性的梯度流不平衡，这是CNN自然具有的归因忠实度关键属性。...为了解决这个问题，作者引入了LibraGrad——一种理论上基于的后处理方法，通过剪枝和缩放反向路径来纠正梯度不平衡，而无需改变前向传递或增加计算开销。...这些理论结果提出了一种普遍原理：通过有策略地剪枝和缩放反向路径，可以实现平衡的梯度 Stream ，而无需修改正向计算。这种剪枝和缩放可以通过以下两种梯度操作符实现： 常数运算子。...虽然作者的理论讨论集中在实现FG-完备性，但实证结果表明，LibraGrad的梯度平衡机制普遍增强了基于梯度的归因方法。...这表明，在梯度流得到适当平衡时，专门架构可能不需要专门的归因方法。
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