Distance Method를 바탕으로 한 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기술의 정량 비교 동향

정재훈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정재훈 (한국항공대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제29권 제3호

발행연도: 2024.7

수록면: 51 - 57 (7page)

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본 기고문에서는 LIME 및 SHAP과 같은 Pixel-based XAI(eXplainable AI) 기법에 대해 검토하고, 이러한 방법을 정량적으로 평가하는 방법에 대해 서술한다. 현재 많은 XAI 기술들이 제시되었지만, 이를 정량적으로 평가하는 방법은 매우 어려운 문제이다. 이에 XAI 알고리즘 중 어떤 것이 가장 효과적이면서도 정확한지 파악하기 위하여 제시된 기술들을 소개한다. 본 기고문에서는 도장 기반의 distance method를 사용하여 이미지 데이터인 MNIST 데이터셋에서 도장(stamp)의 존재 여부를 예측하는 딥러닝 모델에 XAI 알고리즘으로 적용하여 생성된 설명을 통계 적기법으로 평가한다. 특히, LIME과 SHAP 알고리즘을 distance method로 평가하여, 각 알고리즘이 제공하는 설명의 성능을 비교했다. 결론적으로, Felzenszwalb 방법을 사용한 LIME 알고리즘이 다른 LIME과 SHAP 알고리즘보다 더 효과적인 설명을 제공하는 것으로 보인다.

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