LLEXICORP: End-user Explainability of Convolutional Neural Networks
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Haebom
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저자
Vojt\v{e}ch K\r{u}r, Adam Bajger, Adam Kuku\v{c}ka, Marek Hradil, Vit Musil, Toma\v{s} Brazdil
개요
본 논문은 컨셉 기반 설명 가능 인공지능(XAI)의 접근성을 높이기 위해, 컨셉 관련성 전파(CRP)와 멀티모달 대규모 언어 모델을 결합한 LLEXICORP를 제안한다. LLEXICORP는 CRP를 통해 활성화된 이미지 채널에 자동으로 설명을 부여하고 자연어 설명을 생성하여, 전문가뿐 아니라 비전문가도 쉽게 딥러닝 모델의 의사 결정을 이해할 수 있도록 돕는다. VGG16 모델과 ImageNet 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안 방법론의 유효성을 입증한다.
