Grad-CAM 쉬운 설명1 [5분 컷 이해] Grad-CAM 의 이해 요약 Grad-CAM은 CNN 기반의 모델을 해석할 때 사용되는 방법이다. 인공지능의 해석방법(XAI)에서는 Grad-CAM은 흔히 Post-hoc으로 분류되고(일단, 모델의 결과(Y)가 나오고 나서 다시 분석사는 방법)으로 취급된다. 또한, 딱 CNN에서만 사용되기 때문에 Model-specific 방법이다. 이 Grad-CAM의 가장 큰 쉬운 마지막 CNN이 나오고 나서 반환되는 Feature Map(본문에서:A)이 평균적으로 Y의 분류에 어느정도 되는지를 계산하고, 각 픽셀별로 이를 선형으로 곱하는 방법이다. 상세 내용 Grad-CAM은 아래와 같이 계산할 수 있다. 각, 기호에 대한 설명은 아래와 같다. y은 모델이 내뱉는 확률이며, c는 특정 라벨을 의미한다. 개 vs 고양이의 분류기이면 c의 .. 2022. 7. 17. 이전 1 다음
