딥러닝 해석 기술
딥러닝의 해석성 기술은 복잡한 신경망 모델의 내부 메커니즘을 분석하여, 그 결정 과정을 밝히고 모델의 투명성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이러한 기술들은 연구자와 개발자가 모델의 동작을 이해하고, 성능을 최적화하며, 실제 응용에서 모델의 안전성과 준법성을 보장하기 위해 특성 중요도를 측정하고, 은닉층 활성화를 시각화하며, 로컬 설명을 생성하는 데 도움을 줍니다.
딥러닝의 해석성 기술은 복잡한 신경망 모델의 내부 메커니즘을 분석하여, 그 결정 과정을 밝히고 모델의 투명성과 신뢰성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이러한 기술들은 연구자와 개발자가 모델의 동작을 이해하고, 성능을 최적화하며, 실제 응용에서 모델의 안전성과 준법성을 보장하기 위해 특성 중요도를 측정하고, 은닉층 활성화를 시각화하며, 로컬 설명을 생성하는 데 도움을 줍니다.