【文件属性】：
文件名称：PertMap:用于基于扰动的显着性图的Python代码
文件大小：470KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-01 05:19:42
JupyterNotebook
珀特地图
基于数据扰动的特征归因（即显着图）的示例代码。
关于PertMap
PertMap（基于扰动的显着性图）突出显示输入图像中与机器学习模型（主要是DNN / CNN）的分类结果相关的像素。
PertMap使用允许的数据扰动的大小作为相关性的保证。 它寻求不改变分类结果的最大不变数据扰动。 可以在以下论文中找到算法的详细信息。
线性编程，线性近似。
原中聪，池野晃一，索马笃，前原孝教。 。 arXiv：1806.07004，2018 。
随机优化。
池野浩一，原智聪。 。 arXiv：1807.05077，2018。
样例代码
要求
Python3.x
脾气暴躁的
Matplotlib
scikit图像
张量流
CPLEX（仅适用于线性编程）
该代码还需要的VGG16权重文件。
【文件预览】：
PertMap-master
----LICENSE(1KB)
----Sample_StochasticPertMap_VGG16.ipynb(247KB)
----Sample_LPPertMap_VGG16.ipynb(389KB)
----README.md(1KB)