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偏差偏移违规
偏差偏移作业根据当前 MonitoringExecution
的分析结果来评估基准配置提供的基准约束。如果检测到违规行为,则该作业会将其列在执行输出位置的 constraint_violations.json 文件中,并将执行状态标记为 解释结果。
以下是偏差偏移违规文件的架构。
-
facet
- 分面的名称,由监控作业分析配置分面name_or_index
提供。 -
facet_value
- 分面的值,由监控作业分析配置分面value_or_threshold
提供。 -
metric_name
- 偏差指标的简称。例如,“CI”表示类别不平衡。有关每个训练前偏差指标的简称,请参阅训练前偏差指标;有关每个训练后偏差指标的简称,请参阅训练后数据和模型偏差指标。 -
constraint_check_type
- 监控的违规类型。目前仅支持bias_drift_check
。 -
description
- 解释违规行为的描述性消息。
{ "version": "1.0", "violations": [{ "facet": "string", "facet_value": "string", "metric_name": "string", "constraint_check_type": "string", "description": "string" }] }
偏差指标用于衡量分布中的相等程度。值接近于零表示分布较为均衡。如果作业分析结果文件 (analysis.json) 中偏差指标的值比基准约束文件中的相应值差,则会记录违规行为。例如,如果DPPL偏差指标的基线约束为0.2
,而分析结果为,则不会记录任何违规行为0.1
,因为0.1
该值接近0
于0.2
。但是,如果分析结果为 -0.3
,则会记录违规行为,因为它比基准约束 0.2
离 0
更远。
{ "version": "1.0", "violations": [{ "facet": "Age", "facet_value": "40", "metric_name": "CI", "constraint_check_type": "bias_drift_check", "description": "Value 0.0751544567666083 does not meet the constraint requirement" }, { "facet": "Age", "facet_value": "40", "metric_name": "DPPL", "constraint_check_type": "bias_drift_check", "description": "Value -0.0791244970125596 does not meet the constraint requirement" }] }