최근 딥러닝은 다양한 어플리케이션에서 기존 결과를 뛰어넘는 높은 성능을 보이고 있으나, 모델의 복잡성에 따른 블랙박스적 특징으로 인해 추론 과정과 결과에 대한 해석에 어려움이 있...
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2022
Korean
학술저널
1480-1481(2쪽)
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최근 딥러닝은 다양한 어플리케이션에서 기존 결과를 뛰어넘는 높은 성능을 보이고 있으나, 모델의 복잡성에 따른 블랙박스적 특징으로 인해 추론 과정과 결과에 대한 해석에 어려움이 있...
최근 딥러닝은 다양한 어플리케이션에서 기존 결과를 뛰어넘는 높은 성능을 보이고 있으나, 모델의 복잡성에 따른 블랙박스적 특징으로 인해 추론 과정과 결과에 대한 해석에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위하여 최근 설명가능한 인공지능 (XAI) 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 클래스 활성화 맵(CAM)은 CNN 기반 분류 모델에서 활용되는 대표적인 XAI 기술로서, 본 연구에서는 회귀 문제에 대한 클래스 활성화 맵 기법의 적용가능성을 탐색하기 위하여 동일 데이터셋에 대한 분류 및 회귀 모델의 GradCAM 및 GradCAM ++알고리즘의 결과를 비교하였다.
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