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    Task6:可解释性分析

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    Task7:模型部署

    ONNX-ONNX Runtime部署 1. 部署ImageNet预训练图像分类模型 导出ONNX模型(把原生pytorch训练得到的图像分类模...

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    Task5:测试集评估模型性能

    使用训练好的图像分类模型,预测测试集的所有图像,得到预测结果表格 1. 安装配置环境 2. 构建图像分类数据集 3. 测试集图像分类预测结果 4...

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    Task3:迁移学习微调训练

    1. 安装配置环境 2. 准备图像分类数据集 3. 使用迁移学习微调,训练出图像分类模型 在自己的图像分类数据集上,使用ImageNet预训练图...

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    Task7: LIME&shap algorithm

    基于shapley值的机器学习可解释性分析 shapley值:当多人联盟博弈时,某人加入组织,对最终博弈决策带来的边际贡献;某一个特征引入时,对...

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    Task5: CAM&Captum algorithm

    1.Captum工具包 https://github.com/frgfm/torch-cam[https://github.com/frgfm/...