모두의 딥러닝 개정 3판: 2 설명 가능한 딥러닝의 실행

앞서 다룬 바 있는 imagenet 학습 모델을 다시 한 번 불러와 우리의 모델로 사용하겠습니다.

model = VGG16(weights="imagenet", include_top=True)

이제 그레이디언트 CAM을 실행하는 방법은 다음과 같습니다.

explainer = GradCAM()                            # 그레이디언트 CAM 알고리즘 선택
output = explainer.explain(데이터, 모델, 클래스) # 그레이디언트 CAM 실행
explainer.save(output, 저장될 폴더, 저장될 이름) # 실행 후 저장될 위치와 이름

먼저 GradCAM() 함수를 explainer 인스턴스에 할당했습니다. 이 안에는 XAI를 실행하는 explain() 함수와 이를 저장하는 save() 함수가 있습니다. explain() 함수 안에는 데이터, 모델, 이미지넷의 클래스 번호가 들어갑니다. save() 함수 안에는 XAI를 실행한 결과, 저장될 폴더, 그리고 저장될 이름이 들어갑니다.

오클루전 방식은 다음과 같이 실행합니다.

explainer = OcclusionSensitivity() # 오클루전 알고리즘 선택
# 패치 크기 설정이 추가됨
output = explainer.explain(데이터, 모델, 클래스, 패치 크기) 
explainer.save(output, 저장될 폴더, 저장될 이름)

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