Captum 主要適用於哪些類型的使用者？

主要面向模型開發者、可解釋性研究人員，以及需要在生產環境中調試和解釋模型的應用工程師。

Captum 能否處理文本或圖像以外的資料型態？

是的，Captum 設計支援多模態資料，可應用於視覺、文本等多種資料模態的模型解釋。

Captum 是一個基於 PyTorch 的開源模型可解釋性庫，協助開發者理解神經網路模型的預測邏輯與特徵貢獻，適用於模型除錯、演算法研究與效能優化。

評分:

PyTorch 模型可解釋性深度學習模型解釋工具特徵歸因分析庫神經網路可解釋性算法Captum 使用教學

提供多種歸因算法，包括梯度相關、參考點及擾動方法

支持對視覺、文本等多模態資料的模型解釋分析

具備層與神經元級別的內部歸因分析功能

模型開發者在優化網路結構時，用於識別影響預測的關鍵輸入特徵

研究人員在評估新的可解釋性算法時，用於與現有方法進行基準測試

Captum 是一個專為 PyTorch 框架設計的開源模型可解釋性庫，主要用於協助使用者理解深度學習模型的預測依據與特徵重要性。

它支援包括積分梯度、顯著性圖、DeepLIFT、特徵消融等多種歸因方法，以及層傳導、神經元傳導等內部歸因分析。

需要 Python 3.6 及以上版本和 PyTorch 1.2 及以上版本，並已搭建好待解釋的 PyTorch 模型。