Konsep Inti
XAI 기법을 활용하여 사전 학습된 딥 러닝 분류기의 성능을 자동으로 향상시키는 일반적인 프레임워크를 제안한다.
Abstrak
이 논문은 XAI(Explainable Artificial Intelligence) 기법을 활용하여 사전 학습된 딥 러닝 분류기의 성능을 자동으로 향상시키는 일반적인 프레임워크를 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- 기존 분류기 M의 출력 m(j)과 XAI 기반 설명 f(j)를 결합하여 분류 성능을 향상시키는 접근법을 제안한다.
- F 모듈을 학습하는 두 가지 전략(auto-encoder 기반, encoder-decoder 기반)을 제시한다.
- 제안된 접근법을 통해 XAI 설명 없이도 모델 응답에 대한 설명을 직접 얻을 수 있다.
- 다양한 XAI 방법, 아키텍처, 데이터셋을 활용하여 접근법의 영향을 탐구할 수 있다.
- F 모듈의 기여도를 점진적으로 통합하며 전체 아키텍처를 처음부터 재학습하는 방향을 고려할 수 있다.