可解释性CLIP：架构解释及其在分割中的应用

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 可解释性是人工智能模型的关键话题之一。最近的复杂人工智能倾向于成为一个黑盒算法，使得人类难以理解人工智能为何提供这些结果。最近，我读了一篇论文，“通过增强开放词汇任务的可解释性进行CLIP手术”[1]，主要关于CLIP的可解释技术。尽管这篇论文展示了CLIP的极佳可解释性，但很少有博客对此进行解释。因此，我将在这篇博客中介绍CLIP_Surgery的架构及其应用。 目录 快速回顾CLIP CLIP手术算法的解释 应用：检查现实世界数据的能力以及为“分割任何事物”提供点 1. 快速回顾CLIP CLIP是由OpenAI[2]开发的改变游戏规则的人工智能之一。得益于其独特的架构，它能够进行零样本图像分类。架构如下所示： CLIP具有图像和文本编码器，用于创建图像和文本嵌入。训练数据是图像和文本对，例如带有 ………………………………