설명가능한 AI (Explainable AI)딥러닝의 문제 : 구조가 복잡하여 설명하기 어려움XAI : 모델을 쉽게 이해하고 사용하기 위한 방안지도학습, 딥러닝 기반 framework들이 딥러닝 적용 : 음성인식, 기계번역에서 큰 효과, ImageNet 데이터셋의 오류
CAM (Class Activation Map)Global average pooling 활용GAP layer이미지 내에서 정답인 동물을 하이라이트하는 모습주어진 맵과 관련이 많다는 모습? ActivationCAM 값들의 평균: 특정 클래스에 대한 분류 정도CAM으로 구
XAI 방법들을 어떻게 비교, 평가하는지 (어떤 설명 방법이 좋은 설명 방법인지)고안된 방법의 문제점은 없는지정량적 비교 및 평가 방법1) 사람들이 직접 설명들을 보고 비교, 평가하는 방법AMT (Amazon Mechanical Turk) test사람들의 투표를 통해