論文の概要: Comgra: A Tool for Analyzing and Debugging Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21656v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 14:57:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 17:41:37.612371
- Title: Comgra: A Tool for Analyzing and Debugging Neural Networks
- Title（参考訳）: Comgra: ニューラルネットワークの分析とデバッグツール
- Authors: Florian Dietz, Sophie Fellenz, Dietrich Klakow, Marius Kloft,
- Abstract要約: PyTorchで使用するオープンソースのpythonライブラリであるcomgraを紹介します。
Comgraはモデルの内部アクティベーションに関するデータを抽出し、GUIで整理する。
要約統計と個々のデータポイントの両方を示し、トレーニングの初期段階と後期を比較し、関心のある個々のサンプルに注目し、ネットワークを通しての勾配の流れを可視化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.89730807984949
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural Networks are notoriously difficult to inspect. We introduce comgra, an open source python library for use with PyTorch. Comgra extracts data about the internal activations of a model and organizes it in a GUI (graphical user interface). It can show both summary statistics and individual data points, compare early and late stages of training, focus on individual samples of interest, and visualize the flow of the gradient through the network. This makes it possible to inspect the model's behavior from many different angles and save time by rapidly testing different hypotheses without having to rerun it. Comgra has applications for debugging, neural architecture design, and mechanistic interpretability. We publish our library through Python Package Index (PyPI) and provide code, documentation, and tutorials at https://github.com/FlorianDietz/comgra.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは検査が難しいことで有名です。
PyTorchで使用するオープンソースのpythonライブラリであるcomgraを紹介します。
Comgraはモデルの内部アクティベーションに関するデータを抽出し、GUI(グラフィックユーザインタフェース)で整理する。
要約統計と個々のデータポイントの両方を示し、トレーニングの初期段階と後期を比較し、関心のある個々のサンプルに注目し、ネットワークを通しての勾配の流れを可視化する。
これにより、さまざまな角度からモデルの振る舞いを検査し、異なる仮説を素早くテストすることで、再実行することなく時間を節約することができる。
Comgraにはデバッギング、ニューラルアーキテクチャ設計、メカニスティック解釈可能性のためのアプリケーションがある。
Python Package Index (PyPI)を通じてライブラリを公開し、https://github.com/FlorianDietz/comgra.comでコード、ドキュメント、チュートリアルを提供します。
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