일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- coding test
- 코딩테스트
- Class activation map
- AI
- meta-learning
- cs231n
- 머신러닝
- 기계학습
- SmoothGrad
- keras
- Machine Learning
- Artificial Intelligence
- 백준
- Cam
- xai
- 딥러닝
- Interpretability
- 메타러닝
- 설명가능한 인공지능
- Deep learning
- 인공지능
- GAN
- python
- 코딩 테스트
- Explainable AI
- 설명가능한
- 시계열 분석
- grad-cam
- Unsupervised learning
- Score-CAM
Archives
- Today
- Total
목록설명가능 (1)
iMTE
Grad-CAM++ 내용 정리 [XAI-3]
논문 제목 : Grad-CAM++: Generalized Gradient-based Visual Explanations for Deep Convolutional Networks 논문 주소 : arxiv.org/pdf/1710.11063.pdf IEEE WACV (2018, ieeexplore.ieee.org/document/8354201)에 나온 논문을 바탕으로 이해하고 내용을 작성한다. arixv에서 나온 버전이 좀 더 extended version임으로 Grad-CAM++에 더 깊은 이해를 위해서는 extended version을 읽는 것을 추천한다. 주요 내용 : 1) Deep models은 "black box"로서 internal function을 이해하는데에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해..
Deep learning study/Explainable AI, 설명가능한 AI
2021. 4. 9. 14:53