연구진은 ConvNeXt 분류기를 활용해 FGVC-Aircraft 데이터셋의 중간 표현을 분해하여 해석 가능한 특징을 추출했어요.
희소 오토인코더를 통해 학습된 특징은 이미지 패치, 활성화 강도, 클래스 선택성을 통해 분석됐으며, 일부 특징은 항공기 구조와 시각 패턴과 일치하는 것으로 확인됐어요.
입력 공간 및 특징 공간 제거 실험 결과, 희소 오토인코더는 항공기 인식과 관련된 부분적으로 해석 가능한 시각적 특징을 드러내지만, 다의성 및 거친 공간 위치 추정의 한계도 보여줬어요.