이미지 분석에 널리 사용되는 입력 요인 분석 방법으로, 마지막 레이어의 입력 경도를 분석하여 대상 개념 예측에 중요한 이미지 영역을 강조하는 지역화 맵을 통하여 설명가능성을 제공함. GradCAM 은 재학습 및 구조 변경 없이 다양한 CNN 딥러닝 모델에 적용 가능하다는 장점을 가짐.
⚠️ 검증 필요: GradCAM 관련 실무 예시 보강 필요
활용 및 발전방향
- 실무 적용: GradCAM 개념을 실제 프로젝트나 업무 상황에 직접 적용해 이해를 심화한다.
- 연관 개념 학습: 관련 노트와 연결하여 맥락을 넓히고 응용 범위를 확장한다.
- 비교 분석: 유사한 방법론·도구와 비교하며 장단점을 파악한다.
- 참고 자료 탐색: 공식 문서나 전문 서적을 통해 더 깊은 이해를 추구한다.
- 사례 수집: 실제 사례를 꾸준히 수집하여 이 노트를 발전시킨다.