ㅁ 딥러닝 해석

ㅇ 정의:
딥러닝 해석은 복잡한 신경망 모델이 어떻게 입력 데이터를 처리하고 예측을 도출하는지 설명하는 기법을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 모델의 내부 가중치, 활성화 값, 중간 계층 출력을 분석.
– 블랙박스 성격의 딥러닝을 투명하게 만들어 신뢰성을 높임.
– 시각화 기법, 중요도 점수 산출, 규칙 추출 등 다양한 접근이 존재.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델의 의사결정 근거를 설명해야 하는 규제 산업(금융, 의료 등).
– 모델 성능 저하 원인 분석 및 개선 포인트 도출.

ㅇ 시험 함정:
– 해석 가능성과 예측 성능이 항상 비례한다고 착각.
– 단일 해석 기법 결과만으로 모델의 전반적 동작을 판단하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “딥러닝 해석 기법은 모델의 의사결정 과정을 설명하는 데 활용된다.”
X: “딥러닝 해석 기법은 항상 모델의 정확도를 향상시킨다.”

================================

1. Attention Visualization

ㅇ 정의:
Attention Visualization은 딥러닝 모델, 특히 Transformer 계열에서 Attention 메커니즘이 입력의 어떤 부분에 집중하는지를 시각적으로 나타내는 기법이다.

ㅇ 특징:
– Attention 가중치를 heatmap, 그래프 등으로 표현.
– 입력 토큰 간 관계를 직관적으로 파악 가능.
– 자연어 처리, 이미지 캡셔닝 등 다양한 분야에서 활용.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델이 특정 예측을 내린 이유를 직관적으로 설명해야 할 때.
– 모델의 학습 편향 여부를 탐지할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Attention이 곧 인과관계를 의미한다고 오해.
– 모든 Attention head가 동일한 중요도를 가진다고 착각.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Attention Visualization은 모델이 입력의 어떤 부분에 주목했는지 시각적으로 표현한다.”
X: “Attention Visualization은 항상 모델의 결정 원인을 정확히 설명한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Attention Visualization은 단순한 가중치 시각화에 그치지 않고, 해석 가능성(interpretability)과 설명 가능성(explainability)의 차이를 이해해야 한다. Transformer의 Multi-Head Attention 구조에서는 head별로 서로 다른 패턴이 나타날 수 있으며, 이를 종합적으로 분석하는 것이 중요하다. 시험에서는 “Attention이 높으면 반드시 해당 입력이 결과에 큰 영향을 준다”와 같은 함정 문장이 자주 나오므로, Attention은 상관성(correlation)을 시각화하는 것이지 인과성(causation)을 보장하지 않는다는 점을 명확히 기억해야 한다. 또한 시각화 기법의 한계로는 softmax 스케일링의 영향, 시퀀스 길이 증가에 따른 해석 난이도 상승 등이 있다는 점도 숙지해야 한다.