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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 23 - 28 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.1.23
이용수
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설명가능한 인공지능인 SHAP(SHapley value Additive exPlanations)는 입력 데이터에 의존적이기 때문에 입력 변형에 취약하다. 본 논문은 노이즈에 대한 Deep SHAP의 노이즈 강건성을 확인하기 위해 노이즈 추가에 따른 이미지의 Shapley value 차이를 비교한다. 기존의 이미지 품질평가 방법은 DeepSHAP 결과의 시각적 차이를 비교하기에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 시각적 차이를 반영한 Shapley value 기반의 새로운 평가 방법인 SVE(Shapley Value Error)를 제안한다. SVE를 적용하여 노이즈 제거 후 이미지의 Shapley value가 원본의 Shapley value와 더 유사함을 보이고 Deep SHAP 전처리 과정으로 노이즈 제거가 필요함을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Shapley Value Error(SVE)
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Cath C, “Governing artificial intelligence: ethical, legal and technical opportunities and challenges,” Philos Trans A Math Phys Eng Sci, vol. 376, no. 2133, pp. 20180080, 2018.
Cheatham, Benjamin, Kia Javanmardian, and Hamid Samandari, “Confronting the risks of artificial intelligence,” McKinsey Quarterly, vol. 2, pp. 38, 2019.
DurDn, Juan Manuel, and Karin Rolanda Jongsma, “Who is afraid of black box algorithms? On the epistemological and ethical basis of trust in medical AI,” Journal of Medical Ethics, vol. 47.5, no. 5, pp. 329-335, 2021.
Adadi, Amina, and Mohammed Berrada, “Peeking inside the black-box: a survey on explainable artificial intelligence (XAI),” IEEE access, vol. 6, pp. 52138-52160, 2018.
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin,““Why should i trust you?” Explaining the predictions of any classifier,” Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, pp. 1135-1144, 2016.
Cheatham, Benjamin, Kia Javanmardian, and Hamid Samandari, “Confronting the risks of artificial intelligence,” McKinsey Quarterly, vol. 2, pp. 38, 2019.
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Adadi, Amina, and Mohammed Berrada, “Peeking inside the black-box: a survey on explainable artificial intelligence (XAI),” IEEE access, vol. 6, pp. 52138-52160, 2018.
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