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국방 데이터를 활용한 인셉션 네트워크 파생 이미지 분류 AI의 설명 가능성 연구
A Study on the Explainability of Inception Network-Derived Image Classification AI Using National Defense Data 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.27 no.2, 2024년, pp.256 - 264  

조강운 (국방과학연구소 기술정보보안센터 정보화기술실)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the last 10 years, AI has made rapid progress, and image classification, in particular, are showing excellent performance based on deep learning. Nevertheless, due to the nature of deep learning represented by a black box, it is difficult to actually use it in critical decision-making situations ...

주제어

참고문헌 (14)

  1. KRIZHEVSKY, Alex; SUTSKEVER, Ilya; HINTON,?Geoffrey E, "Imagenet Classification with Deep?Convolutional Neural Networks," Communications of?the ACM, 60.6: pp. 84-90, 2017. 

  2. GOLDSTEIN, Alex, et al., "Peeking Insde the Black?Box: Visualizaing Statistical Learning with Plots of?Individual Conditional Expectation," Journal of?Computational and Graphical Statistics, 24.1: pp. 44-65, 2015. 

  3. LUNDBERG, Scott M.; LEE, Su-In, "A Unified?Approach to Interpreting Model Predictions,"?Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 2017. 

  4. 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, 2016. 

  5. SZEGEDY, Christian, et al., "Rethinking the Inception?Architecture for Computer Vision," In: Proceedings?of the IEEE Conference on Computer Vision and?Pattern Recognition, pp. 2818-2826, 2016. 

  6. SZEGEDY, Christian, et al., "Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning," arXiv preprint arXiv:1602.07261, 2016. 

  7. CHOLLET, Francois, "Xception: Deep Learning with?Depthwise Separable Convolutions," In: Proceedings?of the IEEE Conference on Computer Vision and?Pattern Recognition, pp. 1251-1258, 2017. 

  8. SZEGEDY, Christian, et al., "Going Deeper with?Convolutions," In: Proceedings of the IEEE?Conference on Computer Vision and Pattern?Recognition, pp. 1-9, 2015. 

  9. RUDER, Sebastian, "An Overview of Gradient?Descent Optimization Algorithms," arXiv preprint arXiv:1609.04747, 2016. 

  10. HE, Kaiming, et al., "Deep Residual Learning for?Image Recognition," In: Proceedings of the IEEE?Conference on Computer Vision and Pattern?Recognition, pp. 770-778, 2016. 

  11. SELVARAJU, Ramprasaath R., et al., "Grad-Cam:?Visual Explanations from Deep Neural Networks?Via Gradient-based Localization." In: Proeedings of?the IEEE International Conference on Computer?Vision, pp. 618-626, 2017. 

  12. BINDER, Alexandar, et al., "Layer-Wise Relevance?Propagation for Neural Networks with Local?Renormalization Layers," In: Artificial Neural?Networks and Machine Learning-ICANN 2016: 25th?International Conference on Artificial Neural?Networks, Barcelona, Spain, September 6-9, 2016,?Proceedings, Part II 25. Springer International?Publishing, pp. 63-71, 2016. 

  13. SIMONYAN, Karen; ZISSERMAN, Andrew, "Very?Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image?Recognition," arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014. 

  14. TAN, Mingxing; LE, Quoc, "Efficientnet: Rethinking?Model Scaling for Convolutional Neural Networks,"?In: International Conference on Machine Learning,?PMLR pp. 6105-6114, 2019. 

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