Het analyseren van jouw PyTorch-model, een ResNet-50 dat is fijn afgesteld op een aangepaste dataset met toegevoegde dropoutlagen, kan waardevolle inzichten bieden in de werking en betrouwbaarheid van je model. Hieronder geef ik een overzicht van interpretatietechnieken en hoe je ze kunt integreren in je workflow: 1. Feature Importance - Wat is het? - Bepalen welke kenmerken of delen van de input het meest bijdragen aan de voorspelling. - Hoe te implementeren: - Gebruik technieken zoals Integrated Gradients of SHAP (SHapley Additive exPlanations). - Voorbeeld: - Installeer SHAP: pip install shap - Pas SHAP toe op je model: import shap explainer = shap.DeepExplainer(model, achtergrond_data) shap_values = explainer.shap(input_data) - Interpretatie: - Bekijk de SHAP-waarden om te zien welke pixels of kenmerken het meest bijdragen. 2. Saliency Maps - Wat is het? - Visualisaties die laten zien welke delen van de input het meest belangrijk zijn voor de voorspelling. - Hoe te implementeren: - Gebruik autograd om de gradiënten van de output met betrekking tot de input te berekenen. - Voorbeeld: import torch input_tensor.requires_grad_() output = model(input_tensor) output_idx = torch.argmax(output) output[0, output_idx].backward() saliency = input_tensor.grad.abs() - Visualiseer de saliency map door de gradiënten te plotten over de inputafbeelding. 3. Layer-wise Relevance Propagation (LRP) - Wat is het? - Een techniek om te begrijpen welke delen van de input relevant zijn voor de output door de relevantie door de lagen te propagëren. - Hoe te implementeren: - Gebruik bestaande LRP-implementaties of bibliotheken zoals iNNvestigate (Python). - Integratie: - Converteer je PyTorch-model naar een compatibel formaat of gebruik een wrapper. - Voer LRP uit op je input en visualiseer de relevantie. 4. Integratie in je workflow - Stap 1: Selecteer een interpretatietechniek passend bij je doel. - Stap 2: Implementeer de methode in je test- of validatieset. - Stap 3: Visualiseer de resultaten (bijvoorbeeld met matplotlib). - Stap 4: Analyseer de visualisaties: - Controleer of het model zich richt op relevante regio’s. - Identificeer mogelijke biases of fout-gevoelige gebieden. 5. Effectieve interpretatie van resultaten - Consistentie: - Kijk of de belangrijke gebieden overeenkomen met domeinkennis. - Detectie van fouten: - Identificeer of het model focus op irrelevante details of ruis. - Feedback: - Gebruik de inzichten om je dataset of model te verbeteren, bijvoorbeeld door data-augmentatie of het aanpassen van de architectuur. Door deze technieken te combineren krijg je een dieper begrip van je model, wat helpt bij het verbeteren van de betrouwbaarheid en transparantie van je AI-oplossing.

Zeker, ik help je graag bij het analyseren van je fijn afgestelde ResNet-50 model en het implementeren van interpretatietechnieken. Hier is een gestructureerde aanpak: ## 1. Voorbereiding en Basisconfiguratie Eerst installeer je de benodigde packages: ```bash pip install torch torchvision captum matplotlib numpy ``` ## 2. Feature Importance met Integrated Gradients ```python import torch import torch.nn.functional as F from captum.attr import IntegratedGradients import matplotlib.pyplot as plt def analyze_feature_importance(model, input_tensor, target_class): model.eval() # Initialiseer Integrated Gradients ig = IntegratedGradients(model) # Bereken attributies attributions, delta = ig.attribute(input_tensor, target=target_class, return_convergence_delta=True, n_steps=50) return attributions, delta # Gebruik: # attributions, delta = analyze_feature_importance(model, input_batch, target_class) ``` ## 3. Saliency Maps Implementatie ```python from captum.attr import Saliency def generate_saliency_map(model, input_tensor, target_class): model.eval() saliency = Saliency(model) saliency_map = saliency.attribute(input_tensor, target=target_class) return saliency_map def visualize_saliency(input_image, saliency_map): fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) # Originele afbeelding axes[0].imshow(input_image.permute(1, 2, 0).cpu().numpy()) axes[0].set_title('Originele Afbeelding') axes[0].axis('off') # Saliency map saliency_vis = torch.mean(saliency_map, dim=1).squeeze().cpu().numpy() axes[1].imshow(saliency_vis, cmap='hot') axes[1].set_title('Saliency Map') axes[1].axis('off') plt.show() ``` ## 4. Layer-wise Relevance Propagation (LRP) ```python from captum.attr import LayerLRP def lrp_analysis(model, input_tensor, target_class): model.eval() # Kies een laag voor analyse (bijv. laatste convolutional layer) target_layer = model.layer4[2].conv3 lrp = LayerLRP(model, target_layer) attributions = lrp.attribute(input_tensor, target=target_class) return attributions ``` ## 5. Geïntegreerde Analyse Workflow ```python def comprehensive_analysis(model, dataloader, class_names): model.eval() # Neem een batch voor analyse inputs, labels = next(iter(dataloader)) for i in range(min(3, len(inputs))): # Analyseer eerste 3 samples input_tensor = inputs[i].unsqueeze(0) true_label = labels[i].item() # Voorspelling with torch.no_grad(): output = model(input_tensor) pred_class = torch.argmax(output, dim=1).item() print(f"Sample {i+1}: Werkelijk: {class_names[true_label]}, Voorspeld: {class_names[pred_class]}") # Feature importance attributions, delta = analyze_feature_importance(model, input_tensor, pred_class) print(f"Convergentie delta: {delta.item():.4f}") # Saliency map saliency_map = generate_saliency_map(model, input_tensor, pred_class) visualize_saliency(inputs[i], saliency_map) # LRP analysis lrp_attributions = lrp_analysis(model, input_tensor, pred_class) ``` ## 6. Interpretatie van Resultaten **Feature Importance:** - Hoge attributiewaarden geven cruciale pixels voor de voorspelling aan - Lage convergentie delta (< 0.1) geeft betrouwbare resultaten aan **Saliency Maps:** - Heldere gebieden = belangrijke regio's voor classificatie - Controleer of de modelfocus op relevante objectkenmerken ligt **LRP Analysis:** - Toont hoe relevantie door netwerklagen stroomt - Helpt dropout-impact te begrijpen op feature distributie ## 7. Praktische Tips voor Interpretatie 1. **Dropout Impact Analyse:** - Vergelijk attributies met/without dropout tijdens inference - Dropout zou feature importance moeten diversifiëren 2. **Class-specifieke Patterns:** - Zoek naar consistente patronen per klasse - Identificeer mogelijk misleidende features 3. **Quantitatieve Metrieken:** ```python from captum.metrics import infidelity, sensitivity_max # Bereken betrouwbaarheidsmetrieken infidelity_score = infidelity(model, input_tensor, attributions) sensitivity_score = sensitivity_max(saliency_map) ``` ## 8. Valkuilen en Best Practices - **Normalisatie:** Zorg dat inputdata correct genormaliseerd is - **Batch Size:** Gebruik batch size 1 voor interpretatie - **Model Mode:** Zet model in eval mode maar overweeg dropout voor uncertainty analysis - **Vergelijkende Analyse:** Vergelijk resultaten tussen correcte en incorrecte voorspellingen Deze aanpak geeft je inzicht in welke features je model leert herkennen en helpt bij het valideren van je fijnafstelling. De combinatie van verschillende technieken geeft een robuust begrip van modelgedrag.