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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 145 - 151 (7page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2021.16.4.145
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In this paper, we propose a novel visualization technique to explain the predictions of deep neural networks.
We use knowledge distillation (KD) to identify the interior of a black-box model for which we know only inputs and
outputs. The information of the black box model will be transferred to a white box model that we aim to create
through the KD. The white box model will learn the representation of the black-box model. Second, the white-box
model generates attention maps for each of its layers using Grad-CAM. Then we combine the attention maps of
different layers using the pixel-wise summation to generate a final saliency map that contains information from all
layers of the model. The experiments show that the proposed technique found important layers and explained which
part of the input is important. Saliency maps generated by the proposed technique performed better than those of
Grad-CAM in deletion game.
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