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解释功能报告
Amazon A SageMaker utopilot 提供可解释性报告，以帮助解释最佳候选模型是如何预测图像分类问题的。该报告可以帮助 ML 工程师、产品经理和其他内部利益相关者了解模型的特征。机器学习的透明度决定了使用方和监管机构是否信任和解释根据模型预测做出的决策。您可以将这些解释用于审计目的和满足监管要求，建立对模型的信任，支持人工决策，以及用于调试和提高模型性能。
用于图像分类的 Autopilot 解释功能使用视觉类激活地图 (CAM) 方法，该方法生成热图，其中每种颜色的分布和强度突出显示图像中对特定预测贡献最大的区域。这种方法依赖于从 Eigen-CAM
Autopilot 以文件形式生成可解释性报告。JSON该报告包含基于验证数据集的分析详细信息。用于生成报告的每张图像都包含以下信息：
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input_image_uri: Amazon S3 URI 到作为热图输入而拍摄的输入图像。 -
heatmap_image_uri: Amazon S3 URI 到自动驾驶仪生成的热图图像。 -
predicted_label：由 Autopilot 训练的最佳模型预测的标签类。 -
probability：预测predicted_label的置信度。
在对 DescribeAutoMLJobV2 响应的 BestCandidate.CandidateProperties.CandidateArtifactLocations.Explainability 位置，您可以找到为最佳候选项生成的解释功能构件的 Amazon S3 前缀。
以下示例说明了 Oxford -IIIT Pet Dataset 中几个样本的热
| 输入图像 | 热图图像 |
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