Explicar as previsões de imagens de alimentos
Você tem um model que classifica alimentos, e sua tarefa é usar o LIME para identificar as regiões nas quais o modelo se concentra mais ao fazer a previsão para a image abaixo.
O model responsável pelas previsões, a função model_predict e a image de exemplo mostrada abaixo estão pré-carregados para você.
Este exercício faz parte do curso
IA explicável em Python
Instruções de exercício
- Crie um explicador de imagem LIME chamado
explainer. - Gere um
explanationpara a previsão domodelsobre oimagefornecido. - Extraia as áreas de interesse de
imagecom base na explicação domodel.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
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()