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딥러닝 모델 해석 가능성: Grad-CAM 이해하기

🤔 딥러닝 모델은 복잡하고, 종종 '블랙 박스'로 여겨집니다. 모델이 왜 특정 예측을 하는지 이해하기 어려울 수 있습니다. Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)은 이러한 블랙 박스를 열어 모델이 이미지 내 어떤 부분에 집중하는지 시각적으로 보여주는 기술입니다. 모델 해석 가능성은 딥러닝 모델의 신뢰성을 높이고, 디버깅을 용이하게 하며, 궁극적으로 더 나은 모델을 개발하는 데 기여합니다.💡 Grad-CAM의 기본 원리Grad-CAM은 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)의 마지막 합성곱 레이어에서 활성화 맵(Activation Map, 활성화 맵)과 손실 함수에 대한 기울기(Gradient, 기울기)를 사..
딥러닝 2025. 3. 29. 16:39
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