조립식-세밀식 (Coarse-to-Fine) 특징 기여도 산출을 위한 스펙트럼 통합 기울기 (Spectral Integrated

요약

본 연구는 기존 Integrated Gradients(IG) 방식이 직선 경로를 사용할 때 발생하는 노이즈 문제를 해결하기 위해 스펙트럼 통합 기울기(Spectral Integrated Gradients, SIG)를 제안합니다. SIG는 SVD를 활용하여 전역적 구조부터 세부 디테일까지 점진적으로 활성화하는 조립식-세밀식(Coarse-to-Fine) 적분 경로를 구축합니다. 실험 결과, SIG는 기존 방식보다 노이즈가 적고 깨끗한 기여도 맵을 생성하며 정량적으로도 개선된 성능을 보여주었습니다.

핵심 포인트

• 기존 IG의 직선 경로 방식은 모든 특징을 동시에 도입하여 노이즈가 섞인 기울기를 축적하는 한계가 있음
• SIG는 SVD를 기반으로 베이스라인과 입력값 차이의 특이 성분을 점진적으로 활성화함
• 조립식-세밀식(Coarse-to-Fine) 접근 방식을 통해 전역적 구조를 먼저 파악하고 세부 사항을 보완함
• 이미지 분류 데이터셋 평가를 통해 기존 경로 기반 방법론 대비 노이즈 감소 및 성능 향상을 입증함