beginner_source/introyt /captumyt.py 번역 #781
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ganghe74
suggested changes
Sep 9, 2023
| =============================== | ||
| **번역**: '송진영 <https://github.com/diligejy>' |
There was a problem hiding this comment.
문법 오류 있습니다. 줄 마지막에 _ 문자 추가하셔야 됩니다!
|
|
||
| Captum에는 세 가지 속성(attribution)가 있습니다: | ||
|
|
||
| - **특징 속성(Feature Attribution)**는 특정 출력물을 생성한 입력물의 특징적인 측면에서 설명하고자 하며 |
There was a problem hiding this comment.
**strong emphasis** 뒤에 ., ,, (공백) 같은 문자 아니면 렌더링이 제대로 안되는 것 같은데, 문서 전반적으로 ** 뒤에 한글이 있는 경우 띄어쓰기가 잘 안되어있습니다... ㅠㅠ
hyoyoung
requested changes
Sep 18, 2023
| Full documentation, an API reference, and a suite of tutorials on | ||
| specific topics are available at the `captum.ai <https://captum.ai/>`__ | ||
| website. | ||
| Captum은 통합된 그레디언트(Integrated Gradients)를 포함한 최신 알고리즘을 제공하여 연구자와 개발자에게 어떤 기능이 모델의 출력에 속성하고 있는지 쉽게 파악할 수 있는 방법을 제공합니다. |
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여기서 feature는 속성하다기보다
모델이나 네트워크가 찾아낸 feature를 의미하므로 특징으로 바꾸는건 어떨까요?
|
|
||
| - **퍼터베이션 기반 알고리즘(Perturbation-based algorithms)**은 입력의 변화에 대응하여 모델, 계층 또는 뉴런 출력의 변화를 확인합니다. | ||
| 입력 퍼터베이션(input perturbations)은 일정한 방향을 가지거나 랜덤할 수 있습니다. | ||
| **폐색(Occlusion),** **특징 절제(Feature Ablation),** and **기능 순환(Feature Permutation)**은 모두 퍼터베이션 기반 알고리즘입니다. |
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vision에서는 occlusion을 가려짐으로 번역 가능할거 같습니다
| # now. | ||
| # | ||
| # 이제 TorchVision 모델 라이브러리를 사용하여 사전학습된 ResNet을 다운로드해 보겠습니다. | ||
| # 우리는 학습을 시키지 않았기 때문에 일단 평가모드를 사용하겠습니다. |
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강조의 의미가 아닌경우 주어는 생략하면 좋을거 같습니다
| transform_normalize = transforms.Normalize( | ||
| mean=[0.485, 0.456, 0.406], | ||
| std=[0.229, 0.224, 0.225] | ||
| ) | ||
|
|
||
| transformed_img = transform(test_img) | ||
| input_img = transform_normalize(transformed_img) | ||
| input_img = input_img.unsqueeze(0) # the model requires a dummy batch dimension | ||
| input_img = input_img.unsqueeze(0) # 모형에 더미 배치 차원(dimension)이 필요함 |
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문장의 종결은 위에서는 평서문으로 하였으므로, 필요합니다 정도로 바꾸는건 어떨까요?
| # | ||
| # |
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필요하지 않는 # 라인은 추가하지 않는게 좋을거 같습니다
|
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