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kundajelab/deeplift

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875 Stars·168 Forks·Python·MIT·2 Aufrufe

Deeplift

DeepLIFT: Deep Learning Important FeaTures

Features

  • Explainable AI Libraries - Backpropagation-based method for feature importance in neural networks.
  • Model Interpretability - Propagating activation differences for feature importance.

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Open-Source-Alternativen zu Deeplift

Ähnliche Open-Source-Projekte, sortiert nach der Anzahl der gemeinsamen Funktionen mit Deeplift.
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    ankurtaly/Integrated-Gradients

    651Auf GitHub ansehen↗

    (a.k.a. Path-Integrated Gradients, a.k.a. Axiomatic Attribution for Deep Networks)

    Jupyter Notebook
    Auf GitHub ansehen↗651
Alle 30 Alternativen zu Deeplift anzeigen→

Häufig gestellte Fragen

Was macht kundajelab/deeplift?

DeepLIFT: Deep Learning Important FeaTures

Was sind die Hauptfunktionen von kundajelab/deeplift?

Die Hauptfunktionen von kundajelab/deeplift sind: Explainable AI Libraries, Model Interpretability.

Welche Open-Source-Alternativen gibt es zu kundajelab/deeplift?

Open-Source-Alternativen zu kundajelab/deeplift sind unter anderem: austinrochford/pycebox — ⬛ Python Individual Conditional Expectation Plot Toolbox. aerdem4/lofo-importance — Leave One Feature Out Importance. albermax/innvestigate — A toolbox to iNNvestigate neural networks' predictions! andosa/treeinterpreter — TreeInterpreter. ankurtaly/integrated-gradients — (a.k.a. Path-Integrated Gradients, a.k.a. Axiomatic Attribution for Deep Networks). csinva/imodels — Interpretable ML package 🔍 for concise, transparent, and accurate predictive modeling (sklearn-compatible).