Explicar las previsiones de la imagen de alimentos
Tienes un model que clasifica alimentos, y tu tarea es usar LIME para identificar las regiones en las que se centra principalmente el modelo al hacer su previsión para la image que aparece a continuación.
El model responsable de las previsiones, la función model_predict y la muestra image que aparece a continuación están precargados para ti.
Este ejercicio forma parte del curso
IA explicable en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea un explainer de imagen de LIME llamado
explainer. - Genera una
explanationpara la previsión demodelen laimagedada. - Extrae las áreas de interés de
imagebasándote en la explicación demodel.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
from lime import lime_image
np.random.seed(10)
# Create a LIME explainer
explainer = ____
# 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()