timaeus/jaxgmg-sus-vis-data

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license: mit
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# jaxgmg-sus-vis-data

HTML plot storage for the
[Susceptibility Visualizations](https://huggingface.co/spaces/timaeus/jaxgmg-sus-vis)
Space.

## Structure

```
<model_name>/
comparison_*.html
<run_name>_nbeta:<N>_perturbation_type:<type>/
conv_vs_fc_direction.html
conv_blocks_3d_direction.html
fc_layers_3d_direction.html
pca_direction.html
```

## Adding plots

```bash
cp -r /path/to/figs/<model_name> .
git add . && git commit -m "Add <model_name> plots" && git push
```

许可证：MIT

# jaxgmg-sus-vis-data

本数据集为[Susceptibility Visualizations（磁化率可视化）](https://huggingface.co/spaces/timaeus/jaxgmg-sus-vis) 在线演示空间所用的HTML格式绘图存储文件。

## 目录结构

<模型名称>/
comparison_*.html
<运行名称>_nbeta:<N>_扰动类型:<类型>/
conv_vs_fc_direction.html（卷积（Convolution）与全连接（Fully Connected）方向可视化文件）
conv_blocks_3d_direction.html（3维卷积块方向可视化文件）
fc_layers_3d_direction.html（3维全连接层方向可视化文件）
pca_direction.html（主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）方向可视化文件）

## 添加绘图文件

bash
cp -r /path/to/figs/<模型名称> .
git add . && git commit -m "添加<模型名称>绘图文件" && git push

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在深度学习模型可解释性研究领域，可视化分析是理解模型内部机制的关键手段。该数据集通过系统性地收集和存储针对特定模型架构的敏感性可视化结果而构建。具体而言，研究人员在模型训练的不同阶段，应用了多种扰动类型（如`perturbation_type:<type>`）并设置了不同的超参数（如`nbeta:<N>`），生成了多维度的交互式HTML图表。这些图表涵盖了卷积层与全连接层的方向性比较、各卷积块的三维空间表示、全连接层的三维分析以及主成分分析（PCA）方向的可视化，最终以结构化的目录形式归档，便于版本管理与共享。

特点

该数据集的核心特征在于其高度结构化和可交互的可视化内容。它专门服务于模型敏感性分析，提供了从宏观模型比较（`comparison_*.html`）到微观层析（如`conv_blocks_3d_direction.html`）的多粒度视角。所有可视化结果均以HTML格式保存，确保了图表在网页浏览器中的动态交互性和即时可访问性，无需额外转换。数据集的组织逻辑清晰，严格遵循`<model_name>/<run_name>_参数/具体图表.html`的层级路径，这种设计极大地方便了针对不同模型、不同实验配置的结果检索与对比研究。

使用方法

该数据集主要作为静态资源库，支持深度学习可解释性研究的复现与深入分析。使用者可通过克隆该数据仓库或直接访问Hugging Face Spaces关联的可视化应用来浏览交互式图表。对于希望贡献新模型可视化结果的研究人员，遵循既定的文件结构，将生成的HTML图表文件置于对应模型目录下，并通过标准的Git命令（如`git add`, `commit`, `push`）即可完成数据集的更新与提交。这种基于版本控制的使用流程，保障了数据集的持续扩展与协作管理的规范性。

背景与挑战

背景概述

jaxgmg-sus-vis-data数据集诞生于机器学习模型可解释性研究蓬勃发展的时代，由Timaeus团队于2023年创建并托管于HuggingFace平台。该数据集作为“敏感性可视化”交互空间的后端存储库，专门用于存放基于JAX和GMG框架生成的神经网络敏感性分析HTML可视化图表。其核心研究问题聚焦于深度神经网络内部表征的脆弱性与鲁棒性，旨在通过可视化手段揭示模型在参数扰动下的行为变化，从而推动可解释人工智能领域向更透明、更可信的方向发展。该数据集的建立为研究人员提供了标准化、可复现的敏感性分析基准，促进了模型诊断与比较的便捷性，对理解复杂神经网络的决策机制具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集致力于应对深度神经网络敏感性分析与可视化领域的核心挑战，即如何高效、直观地量化并呈现模型内部表征在微小扰动下的稳定性变化，从而诊断模型的脆弱性与泛化能力。在构建过程中，面临多重技术难题：首先，需要设计统一的存储结构与命名规范，以容纳不同模型架构（如卷积层与全连接层）在不同扰动类型与超参数设置下生成的海量、异构的交互式HTML图表；其次，确保可视化数据的可追溯性与版本控制，便于研究社区进行对比分析与复现实验；最后，需平衡存储效率与可视化内容的丰富性，使得复杂的3D方向图、PCA降维图等能够被高效检索与渲染，支撑交互式探索。

常用场景

经典使用场景

在机器学习模型可解释性研究中，该数据集作为可视化存储库，专门用于保存和分析模型在扰动条件下的敏感性可视化结果。研究人员通过加载HTML格式的交互式图表，能够直观地探索不同神经网络架构（如卷积层与全连接层）在参数扰动下的行为变化，从而深入理解模型的内部表示与鲁棒性特征。

实际应用

在实际应用中，该数据集被集成到交互式可视化平台中，允许开发者动态测试模型在不同扰动类型下的表现。工程团队可通过对比不同架构的敏感性图表，优化模型设计以提升对抗攻击的防御能力，同时为工业级AI系统的可靠性验证提供直观的诊断工具。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典工作包括基于敏感性可视化的模型鲁棒性增强框架，以及结合PCA降维与方向性分析的自动化评估流程。这些研究进一步拓展了可视化工具在神经网络调试中的应用，催生了多篇关于梯度扰动与表示学习的前沿论文，形成了可解释性研究中的一个重要分支。