ㅁ 딥러닝 해석

ㅇ 정의:
딥러닝 모델의 예측 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 기술.

ㅇ 특징:
– 모델의 블랙박스 성격을 완화.
– 신뢰성과 투명성을 향상.
– 모델 개선 및 디버깅에 도움.

ㅇ 적합한 경우:
– 의료 진단, 금융 등 신뢰성이 중요한 분야.
– 모델의 의사결정 과정을 해석해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 해석 가능성과 모델 성능 간의 균형을 간과하는 경우.
– 특정 해석 기법이 모든 딥러닝 모델에 적용 가능하다고 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 딥러닝 해석은 모델의 투명성을 높이는 데 기여한다.
– X: 딥러닝 해석은 모델의 성능을 항상 저하시킨다.

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1. Attention Visualization

ㅇ 정의:
딥러닝 모델이 입력 데이터의 어떤 부분에 주의를 기울였는지를 시각적으로 표현하는 기법.

ㅇ 특징:
– 주로 자연어 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 사용.
– 모델의 예측 과정을 직관적으로 이해 가능.
– 입력 데이터의 중요한 영역을 강조.

ㅇ 적합한 경우:
– 텍스트 데이터에서 특정 단어가 모델의 예측에 미친 영향을 분석할 때.
– 이미지 데이터에서 중요한 픽셀 영역을 확인할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Attention이 항상 모델의 의사결정을 완벽히 설명한다고 오해.
– Attention의 시각적 결과를 과신하여 다른 해석 기법을 배제.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Attention Visualization은 입력 데이터의 중요한 부분을 강조한다.
– X: Attention Visualization은 모델의 모든 내부 과정을 설명한다.

ㅁ 추가 학습 내용

SHAP(Shapley Additive Explanations)와 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 딥러닝 모델의 해석 가능성을 높이기 위해 널리 사용되는 기법입니다. 이들은 모델에 독립적으로 적용 가능하며 다양한 데이터 유형에서 활용할 수 있습니다.

1. SHAP(Shapley Additive Explanations):
– SHAP은 게임 이론에 기반하여 각 특징이 모델의 예측에 기여하는 정도를 계산합니다.
– 모든 가능한 특징 조합을 고려하여 공정한 분배를 추정하며, 모델의 예측을 설명하는 데 높은 신뢰성을 제공합니다.
– 모델의 복잡성과 관계없이 적용 가능하며, 특히 중요 특징을 식별하는 데 유용합니다.

2. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations):
– LIME은 국소적으로 모델을 근사화하여 특정 예측에 대한 설명을 제공합니다.
– 모델에 종속되지 않고 다양한 유형의 데이터와 모델에 적용할 수 있습니다.
– 특정 데이터 포인트 주변에서 단순화된 모델을 생성하여 해석을 돕습니다.

추가적으로 Attention Visualization의 한계를 보완하기 위해 Gradient-based 기법과 Integrated Gradients를 학습하는 것이 중요합니다.

1. Gradient-based 기법:
– 모델의 입력에 대한 예측의 변화율을 계산하여 특징의 중요도를 평가합니다.
– 모델의 구조와 학습된 가중치에 따라 예측에 기여하는 특징을 시각화할 수 있습니다.

2. Integrated Gradients:
– 입력과 기준값 사이의 경로를 따라 계산된 기울기를 적분하여 특징의 기여도를 추정합니다.
– 모델의 선형성 문제를 해결하며, 입력 공간 전체에서의 기여도를 평가하는 데 효과적입니다.

이러한 기법들은 딥러닝 모델의 해석 가능성을 높이고 시험 대비에 필요한 이해도를 강화하는 데 유용합니다.