1. CNN의 시각화 CNN에서는 두 가지의 시각화를 시도할 수 있습니다. 첫 번째는 Convolution Layer의 Kernel을 시각화하는 방법이고, 두 번째는 Conv Layer, Pooling Layer이 추출해주는 Feature Map을 시각화하는 방법입니다. 왜 시각화를 해야할까요? CNN의 성능은 뛰어나지만 왜 그런 의사결정을 했는지 설명하는 능력이 매우 떨어집니다. 방대한 수치 계산으로 의사결정이 이루어져서 의사결정에 대한 이유를 해석할 방법이 없기 때문입니다. 설명 가능을 달성하려는 많은 연구 결과가 있는데, 커널과 특징 맵의 시각화는 가장 낮은 수준의 방법입니다. 낮은 수준이지만 쉽게 적용이 가능하고, 많은 정보를 주기 때문에 애용하는 방법입니다. 코드와 실제 예시는 나중에 글로 쓰겠..
