Ontwikkel een TensorFlow Model Verklaarbaarheidsstrategie voor Debugging en Bias Detectie

description

Met deze prompt ontwikkel je een gerichte verklaarbaarheidsaanpak die de besluitvorming van het model inzichtelijk maakt om effectief bugs en bias te identificeren, wat de betrouwbaarheid en eerlijkheid van je model verbetert boven standaard interpretatietechnieken.

prompt

Help me een verklaarbaarheidsstrategie te ontwikkelen voor mijn TensorFlow model gericht op debugging en bias detectie. Samenvatting modelarchitectuur: <voer een samenvatting van je TensorFlow modelarchitectuur in> Beschrijving dataset: <beschrijf kenmerken van je dataset die relevant zijn voor bia ...

try_prompt

Voer een korte samenvatting in van je TensorFlow modelarchitectuur

Beschrijf kenmerken van je dataset die relevant zijn voor bias en verklaarbaarheidsaspecten

Noem de interpretatie- of verklaarbaarheidstechnieken die je momenteel gebruikt of geen

Beschrijf problemen zoals onverwacht modelgedrag, eerlijkheidsproblemen of inconsistenties in beslissingen

generate_helper

disclaimerOnPageApi

ai_answers

provider: openai

model: gpt-4.1-nano

no_answer_for_language

error: Generation failed [openai] prompt_id=3703 locale=nl err=OpenAI connection/timeout | Generation failed [openai] prompt_id=3703 locale=en err=OpenAI connection/timeout | Generation failed [openai] prompt_id=3703 locale=de err=OpenAI connection/timeout | Generation failed [openai] prompt_id=3703 locale=fr err=OpenAI connection/timeout | Generation failed [openai] prompt_id=3703 locale=pt err=OpenAI connection/timeout | Generation failed [openai] prompt_id=3703 locale=es err=OpenAI connection/timeout | Generation failed [openai] prompt_id=3703 locale=zh err=OpenAI connection/timeout

provider: deepseek

model: deepseek-chat

Op basis van uw beschrijving stel ik de volgende verklaarbaarheidsstrategie voor in het Nederlands: ## Kernstrategie voor Verklaarbaarheid en Bias Detectie ### 1. Implementeer Modelniveau Technieken - **Grad-CAM/Class Activation Maps**: Visualiseer welke beeldregions het meeste bijdragen aan voorspellingen - **Layer-wise Relevance Propagation**: Traceer beslissingen terug door alle lagen - **Integreer SHAP waarden** voor feature importance analyse ### 2. Dataset-level Analyse - **Class imbalance metrics**: Bereken precision/recall/F1 per klasse - **Confusion matrix analyse**: Identificeer specifieke misclassificatiepatronen - **Subgroep performance analyse**: Meet metrics per demografische subgroep ### 3. Bias Detectie Toolkit - **Fairness indicators** (TensorFlow Model Analysis): - Demographic parity difference - Equalized odds - Counterfactual fairness analyse - **Bias scans** across protected attributes ### 4. Debugging-specifieke Aanpak - **Misclassification analysis**: Onderzoek gemeenschappelijke kenmerken van fouten - **Adversarial examples testen**: Check modelrobustheid - **Feature distribution analysis**: Vergelijk distributies tussen klassen ### 5. Praktische Implementatiestappen ```python # Voorbeeld implementatie Grad-CAM def create_gradcam(model, layer_name): # Implementeer Grad-CAM visualisatie # Return heatmaps voor misclassificaties ``` ### 6. Monitoring Framework - **Regelmatige bias audits** tijdens training - **Performance tracking** per subgroep - **Automateer explainability checks** in training pipeline ### Aanbevolen Tools: - TensorFlow Explainability Library - What-If Tool (WIT) - Fairness Indicators - SHAP voor TensorFlow Deze strategie richt zich specifiek op het identificeren van bias-bronnen en het debuggen van prestatieverschillen in uw onevenwichtige dataset.