Aan de slagBegin gratis

Voedselvoorspellingen voor afbeeldingen verklaren

Je hebt een model dat voedsel classificeert. Jouw taak is om LIME te gebruiken om de regio’s te vinden waar het model vooral op let wanneer het een voorspelling doet voor de onderstaande image.

Het model dat de voorspellingen doet, de functie model_predict en de voorbeeld-image hieronder zijn alvast voor je geladen.

Image for fries

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Explainable AI in Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Maak een LIME image-explainer met de naam explainer.
  • Genereer een explanation voor de voorspelling van het model op de gegeven image.
  • Haal de interessegebieden uit de image op basis van de verklaring van het model.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

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()
Code bewerken en uitvoeren