AutoML 画像分類の説明を改善する

AutoML 画像モデルを使用している場合は、説明を改善するために特定のパラメータを構成できます。

Vertex Explainable AI の特徴アトリビューション方式は、すべて Shapley 値のバリアントに基づいています。Shapley 値は非常に計算コストが高いため、Vertex Explainable AI は正確な値ではなく近似値を提供します。

次の入力を変更すると、近似誤差を減らして正確な値に近づけることができます。

• 積分ステップまたは積分経路の数を増やします。

ステップを増やす

近似誤差を減らすには、次の値を大きくします。

• UI の積分ステップ数

次のステップ

• Vertex Explainable AI の制限事項について確認する。