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Melhorar as explicações sobre a classificação de imagens do AutoML
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Visualização
Esse recurso está sujeito aos "Termos de ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos de serviço .
Os recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado.
Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento .
Ao trabalhar com modelos de imagem do AutoML, é possível configurar
parâmetros específicos para melhorar as suas explicações.
Os métodos de atribuição de recursos da Vertex Explainable AI são baseados em variantes de
valores de Shapley. Como
os valores de Shapley são computacionalmente caros, a Vertex Explainable AI fornece
aproximações em vez dos valores exatos.
É possível reduzir o erro de aproximação e se aproximar dos valores exatos alterando as seguintes entradas:
aumentando o número de etapas integrais ou o número de caminhos;
Como aumentar etapas
Para reduzir o erro de aproximação, aumente:
o Número de etapas integrais na IU
A seguir
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Última atualização 2024-03-15 UTC.
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