Erklärung von vorhergesagten Essensbildern
Du hast ein Modell, das Lebensmittel klassifiziert, und sollst nun mit LIME die Bildregionen identifizieren, auf die sich das Modell bei der Vorhersage für das unten gezeigte Bild am meisten konzentriert.
Das Vorhersagemodell model, die Funktion model_predict sowie das gezeigte Beispielbild image wurden bereits geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Erklärbare KI in Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Erstelle einen ImageExplainer mit LIME namens
explainer. - Erstelle eine Erklärung für die Vorhersage des Modells für das gegebene Beispielbild (
image). - Extrahiere die relevanten Bildbereiche basierend auf der Erklärung des Modells.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
from lime import lime_image
np.random.seed(10)
# Create a LIME explainer
explainer = lime_image.____()
# Generate the explanation
explanation = explainer.____(____, ____, hide_color=0, num_samples=50)
# Display the explanation
temp, _ = explanation.____(____, ____)
plt.imshow(temp)
plt.title('LIME Explanation')
plt.axis('off')
plt.show()