ㅁ 딥러닝 해석

ㅇ 정의:
딥러닝 모델이 내린 예측에 대해 입력 변수의 기여도를 계산하여 설명하는 방법론.

ㅇ 특징:
– 복잡한 딥러닝 모델의 예측 결과를 이해하기 위한 도구.
– 모델의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 기여.
– 다양한 해석 방법론이 존재하며, 활용 목적에 따라 선택적으로 사용.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델의 예측 결과를 이해하고 설명해야 하는 상황.
– 규제 산업(의료, 금융 등)에서 모델의 해석 가능성이 중요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 모든 해석 방법이 동일한 정확성과 신뢰도를 가진다고 오해하는 경우.
– 해석 결과를 모델 성능과 혼동하는 경우.

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

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1. Integrated Gradients

ㅇ 정의:
입력 변수의 기여도를 계산하기 위해 기준 입력과 실제 입력 간의 경로를 따라 변화하는 기울기를 적분하여 설명하는 방법.

ㅇ 특징:
– 모델의 예측 결과에 대한 직관적인 해석 가능.
– 입력 변수의 기여도를 정량적으로 평가 가능.
– 기준 입력 선택이 결과에 영향을 미칠 수 있음.

ㅇ 적합한 경우:
– 딥러닝 모델의 예측 결과를 변수별로 분해하여 설명해야 하는 상황.
– 입력 데이터가 연속적인 값으로 이루어진 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 기준 입력 선택이 임의적이라는 점을 간과하는 경우.
– 모든 모델에 동일한 기준 입력을 적용할 수 있다고 생각하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Integrated Gradients는 기준 입력과 실제 입력 간의 경로를 따라 기울기를 적분한다.
– X: Integrated Gradients는 기준 입력 없이도 기여도를 계산할 수 있다.

ㅁ 추가 학습 내용

딥러닝 해석에 대한 추가 학습 내용:

1. **SHAP(Shapley Additive Explanations)**: SHAP은 게임 이론에 기반하여 각 특징이 모델 예측에 기여한 정도를 계산하는 방법론입니다. SHAP 값은 공정성을 보장하며, 각 특징의 중요도를 직관적으로 이해할 수 있도록 돕습니다. SHAP의 주요 장점은 모델의 예측 결과를 전역적(Global) 및 국소적(Local) 관점에서 모두 해석할 수 있다는 점입니다.

2. **LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)**: LIME은 특정 데이터 포인트에 대해 국소적으로 모델을 근사화하는 방법을 사용하여 예측을 설명합니다. 다양한 모델에 적용 가능하며, 데이터의 국소적 해석을 통해 모델이 특정 입력에 대해 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다. LIME은 특정 데이터의 국소적 해석에 특화되어 있지만, 전역적인 해석은 제공하지 않습니다.

3. **Integrated Gradients**: Integrated Gradients는 입력 특징이 모델 예측에 기여한 정도를 계산하기 위해 경사 정보를 활용하는 방법입니다. 입력 데이터와 기준 데이터 사이의 경사값을 적분하여 각 특징의 기여도를 나타냅니다. 이 방법은 모델의 구조에 의존하며, 주로 신경망 기반 모델에서 사용됩니다.

4. **비교 분석**:
– **SHAP과 Integrated Gradients**: SHAP은 모델에 독립적이고 전역적 및 국소적 해석이 가능하며, 공정성을 보장합니다. 반면 Integrated Gradients는 모델 구조에 의존적이고 주로 국소적 해석에 사용됩니다.
– **SHAP과 LIME**: SHAP은 전역적 해석을 제공할 수 있는 반면, LIME은 국소적 해석에 특화되어 있습니다. 또한 SHAP은 계산 비용이 더 크지만 공정성을 보장하며, LIME은 계산이 상대적으로 간단합니다.
– **Integrated Gradients와 LIME**: Integrated Gradients는 모델 내부의 경사 정보를 활용하고, LIME은 모델 외부에서 국소적 근사화를 통해 해석을 제공합니다. Integrated Gradients는 신경망 모델에 적합하며, LIME은 모델에 구애받지 않고 적용 가능합니다.

5. **적합한 상황**:
– SHAP은 전역적 해석이 필요한 경우 또는 공정성에 민감한 문제에 적합합니다.
– LIME은 특정 데이터 포인트에 대한 국소적 해석이 필요한 경우 유용합니다.
– Integrated Gradients는 신경망 모델에서 입력 특징의 기여도를 계산할 때 적합합니다.

시험 대비를 위해 위 방법론들의 원리, 장단점, 적합한 상황을 명확히 이해하고, 실제 사례를 통해 각 방법론을 적용해보는 연습을 하는 것이 중요합니다.