始める無料で始める

食画像の予測を説明する

model は食べ物を分類します。あなたのタスクは、LIME を使って、下の image に対する予測時に model が主に注目している領域を特定することです。

予測を行う model、model_predict 関数、および下に示すサンプルの image は、あらかじめ読み込まれています。

Image for fries

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶExplainable AI

コースを見る

演習の手順

  • explainer という名前の LIME 画像用 explainer を作成します。
  • 与えられた image に対する model の予測について、explanation を生成します。
  • model の説明に基づいて、image から注目領域を抽出します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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()
コードを編集して実行