Spiegare le predizioni di immagini di cibo
Hai un model che classifica immagini di cibo; il tuo compito è usare LIME per individuare le regioni su cui il modello si concentra maggiormente quando formula la sua predizione per l’image qui sotto.
Il model che effettua le predizioni, la funzione model_predict e l’image di esempio mostrata sotto sono già caricati per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Explainable AI in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea un LIME image explainer chiamato
explainer. - Genera un’
explanationper la predizione delmodelsullaimagefornita. - Estrai le aree di interesse dalla
imagein base alla spiegazione delmodel.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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()