يوم مجتمع ML هو 9 نوفمبر! الانضمام إلينا للحصول على التحديثات من TensorFlow، JAX، وأكثر معرفة المزيد

مؤشرات إنصاف FaceSSD مثال Colab

عرض على TensorFlow.org تشغيل في Google Colab عرض على جيثب تحميل دفتر

ملخص

في هذا النشاط، عليك استخدام مؤشرات الإنصاف لاستكشاف التنبؤات FaceSSD على وجوه إعتبر في مجموعة البيانات البرية . مؤشرات الإنصاف هو مجموعة من الأدوات التي بنيت على رأس TensorFlow تحليل نموذج التي تمكن التقييم الدوري لمقاييس العدالة في خطوط الأنابيب المنتج.

حول مجموعة البيانات

في هذا التمرين ، ستعمل مع مجموعة بيانات توقع FaceSSD ، وما يقرب من 200 ألف تنبؤ مختلف بالصور وحقائق أساسية تم إنشاؤها بواسطة واجهة FaceSSD API.

حول الأدوات

TensorFlow تحليل نموذج هي مكتبة لتقييم كل من TensorFlow وغير TensorFlow نماذج التعلم الآلي. يسمح للمستخدمين بتقييم نماذجهم على كميات كبيرة من البيانات بطريقة موزعة ، والحوسبة في الرسم البياني والمقاييس الأخرى عبر شرائح مختلفة من البيانات وتصور في أجهزة الكمبيوتر المحمولة.

TensorFlow التحقق من صحة البيانات هو أداة واحدة يمكنك استخدامها لتحليل البيانات الخاصة بك. يمكنك استخدامه للعثور على المشاكل المحتملة في بياناتك ، مثل القيم المفقودة واختلالات البيانات ، والتي يمكن أن تؤدي إلى تفاوتات في الإنصاف.

مع مؤشرات الإنصاف ، وسوف يكون المستخدمون قادرين على:

  • قم بتقييم أداء النموذج ، مقسمًا عبر مجموعات محددة من المستخدمين
  • كن واثقًا من النتائج مع فترات ثقة وتقييمات عند عتبات متعددة

استيراد

قم بتشغيل التعليمات البرمجية التالية لتثبيت مكتبة fairness_indicators. تحتوي هذه الحزمة على الأدوات التي سنستخدمها في هذا التمرين. قد يتم طلب إعادة تشغيل وقت التشغيل ولكن هذا ليس ضروريًا.

pip install -q -U pip==20.2
pip install fairness-indicators
import os
import tempfile
import apache_beam as beam
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
import tensorflow_model_analysis as tfma
import tensorflow_data_validation as tfdv
from tensorflow_model_analysis.addons.fairness.post_export_metrics import fairness_indicators
from tensorflow_model_analysis.addons.fairness.view import widget_view
from tensorflow_model_analysis.model_agnostic_eval import model_agnostic_predict as agnostic_predict
from tensorflow_model_analysis.model_agnostic_eval import model_agnostic_evaluate_graph
from tensorflow_model_analysis.model_agnostic_eval import model_agnostic_extractor

from witwidget.notebook.visualization import WitConfigBuilder
from witwidget.notebook.visualization import WitWidget

تنزيل وفهم البيانات

وجوه وصفت في البرية هي مجموعة بيانات المؤشر العام للتحقق من الوجه، المعروف أيضا باسم مطابقة الزوج. يحتوي LFW على أكثر من 13000 صورة لوجوه تم جمعها من الويب.

قمنا بتشغيل تنبؤات FaceSSD على مجموعة البيانات هذه للتنبؤ بما إذا كان الوجه موجودًا في صورة معينة. في Colab هذا ، سنقوم بتقسيم البيانات وفقًا للجنس لملاحظة ما إذا كانت هناك أي فروق ذات دلالة إحصائية بين أداء النموذج لمجموعات الجنس المختلفة.

إذا كان هناك أكثر من وجه في الصورة ، فسيتم تصنيف الجنس على أنه "مفقود".

لقد استضفنا مجموعة البيانات على Google Cloud Platform للراحة. قم بتشغيل الكود التالي لتنزيل البيانات من GCP ، وسوف تستغرق البيانات حوالي دقيقة لتنزيلها وتحليلها.

data_location = tf.keras.utils.get_file('lfw_dataset.tf', 'https://storage.googleapis.com/facessd_dataset/lfw_dataset.tfrecord')

stats = tfdv.generate_statistics_from_tfrecord(data_location=data_location)
tfdv.visualize_statistics(stats)
Downloading data from https://storage.googleapis.com/facessd_dataset/lfw_dataset.tfrecord
200835072/200828483 [==============================] - 1s 0us/step
WARNING:apache_beam.runners.interactive.interactive_environment:Dependencies required for Interactive Beam PCollection visualization are not available, please use: `pip install apache-beam[interactive]` to install necessary dependencies to enable all data visualization features.
WARNING:apache_beam.io.tfrecordio:Couldn't find python-snappy so the implementation of _TFRecordUtil._masked_crc32c is not as fast as it could be.
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_data_validation/utils/stats_util.py:247: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use eager execution and: 
`tf.data.TFRecordDataset(path)`
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_data_validation/utils/stats_util.py:247: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use eager execution and: 
`tf.data.TFRecordDataset(path)`

تحديد الثوابت

BASE_DIR = tempfile.gettempdir()

tfma_eval_result_path = os.path.join(BASE_DIR, 'tfma_eval_result')

compute_confidence_intervals = True

slice_key = 'object/groundtruth/Gender'
label_key = 'object/groundtruth/face'
prediction_key = 'object/prediction/face'

feature_map = {
    slice_key:
        tf.io.FixedLenFeature([], tf.string, default_value=['none']),
    label_key:
        tf.io.FixedLenFeature([], tf.float32, default_value=[0.0]),
    prediction_key:
        tf.io.FixedLenFeature([], tf.float32, default_value=[0.0]),
}

التكوين المحايد النموذجي لـ TFMA

model_agnostic_config = agnostic_predict.ModelAgnosticConfig(
    label_keys=[label_key],
    prediction_keys=[prediction_key],
    feature_spec=feature_map)

model_agnostic_extractors = [
    model_agnostic_extractor.ModelAgnosticExtractor(
        model_agnostic_config=model_agnostic_config, desired_batch_size=3),
    tfma.extractors.slice_key_extractor.SliceKeyExtractor(
          [tfma.slicer.SingleSliceSpec(),
           tfma.slicer.SingleSliceSpec(columns=[slice_key])])
]

استدعاءات الإنصاف وحوسبة مقاييس الإنصاف

# Helper class for counting examples in beam PCollection
class CountExamples(beam.CombineFn):
    def __init__(self, message):
      self.message = message

    def create_accumulator(self):
      return 0

    def add_input(self, current_sum, element):
      return current_sum + 1

    def merge_accumulators(self, accumulators): 
      return sum(accumulators)

    def extract_output(self, final_sum):
      if final_sum:
        print("%s: %d"%(self.message, final_sum))
metrics_callbacks = [
  tfma.post_export_metrics.fairness_indicators(
      thresholds=[0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9],
      labels_key=label_key,
      target_prediction_keys=[prediction_key]),
  tfma.post_export_metrics.auc(
      curve='PR',
      labels_key=label_key,
      target_prediction_keys=[prediction_key]),
]

eval_shared_model = tfma.types.EvalSharedModel(
    add_metrics_callbacks=metrics_callbacks,
    construct_fn=model_agnostic_evaluate_graph.make_construct_fn(
        add_metrics_callbacks=metrics_callbacks,
        config=model_agnostic_config))

with beam.Pipeline() as pipeline:
  # Read data.
  data = (
      pipeline
      | 'ReadData' >> beam.io.ReadFromTFRecord(data_location))

  # Count all examples.
  data_count = (
      data | 'Count number of examples' >> beam.CombineGlobally(
          CountExamples('Before filtering "Gender:MISSING"')))

  # If there are more than one face in image, the gender feature is 'MISSING'
  # and we are filtering that image out.
  def filter_missing_gender(element):
    example = tf.train.Example.FromString(element)
    if example.features.feature[slice_key].bytes_list.value[0] != b'MISSING':
      yield element

  filtered_data = (
      data
      | 'Filter Missing Gender' >> beam.ParDo(filter_missing_gender))

  # Count after filtering "Gender:MISSING".
  filtered_data_count = (
      filtered_data | 'Count number of examples after filtering'
      >> beam.CombineGlobally(
          CountExamples('After filtering "Gender:MISSING"')))

  # Because LFW data set has always faces by default, we are adding
  # labels as 1.0 for all images.
  def add_face_groundtruth(element):
    example = tf.train.Example.FromString(element)
    example.features.feature[label_key].float_list.value[:] = [1.0]
    yield example.SerializeToString()

  final_data = (
      filtered_data
      | 'Add Face Groundtruth' >> beam.ParDo(add_face_groundtruth))

  # Run TFMA.
  _ = (
      final_data
      | 'ExtractEvaluateAndWriteResults' >>
       tfma.ExtractEvaluateAndWriteResults(
                 eval_shared_model=eval_shared_model,
                 compute_confidence_intervals=compute_confidence_intervals,
                 output_path=tfma_eval_result_path,
                 extractors=model_agnostic_extractors))

eval_result = tfma.load_eval_result(output_path=tfma_eval_result_path)
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring send_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:apache_beam.typehints.typehints:Ignoring return_type hint: <class 'NoneType'>
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_model_analysis/post_export_metrics/post_export_metrics.py:178: auc (from tensorflow.python.ops.metrics_impl) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
The value of AUC returned by this may race with the update so this is deprecated. Please use tf.keras.metrics.AUC instead.
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_model_analysis/post_export_metrics/post_export_metrics.py:178: auc (from tensorflow.python.ops.metrics_impl) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
The value of AUC returned by this may race with the update so this is deprecated. Please use tf.keras.metrics.AUC instead.
Before filtering "Gender:MISSING": 13836
After filtering "Gender:MISSING": 11544
WARNING:apache_beam.io.filebasedsink:Deleting 1 existing files in target path matching: 
WARNING:apache_beam.io.filebasedsink:Deleting 1 existing files in target path matching: 
WARNING:apache_beam.io.filebasedsink:Deleting 1 existing files in target path matching:

تقديم مؤشرات الإنصاف

عرض أداة مؤشرات الإنصاف مع نتائج التقييم المصدرة.

أدناه سترى مخططات شريطية تعرض أداء كل شريحة من البيانات في المقاييس المحددة. يمكنك ضبط شريحة المقارنة الأساسية وكذلك العتبة (العتبات) المعروضة باستخدام القوائم المنسدلة في الجزء العلوي من التمثيل البصري.

المقياس المناسب لحالة الاستخدام هذه هو المعدل الإيجابي الحقيقي ، المعروف أيضًا باسم الاسترجاع. استخدم المحدد على الجانب الأيسر لاختيار الرسم البياني لـ true_positive_rate. هذه القيم متري تطابق القيم المعروضة على بطاقة نموذج .

بالنسبة لبعض الصور ، يتم تصنيف الجنس على أنه شاب بدلاً من ذكر أو أنثى ، إذا كان الشخص الموجود في الصورة أصغر من أن يتم وضع تعليقات توضيحية عليه بدقة.

widget_view.render_fairness_indicator(eval_result=eval_result,
                                      slicing_column=slice_key)
FairnessIndicatorViewer(slicingMetrics=[{'sliceValue': 'Overall', 'slice': 'Overall', 'metrics': {'post_export…