연구진이 Mesomorphic Neural Network(IMN)의 해석력 문제를 해결하기 위해 Local Fidelity Regularization(LFR)을 제안했어요. 기존 IMN은 예측 성능을 위해 의미 없는 해석을 생성하는 문제가 있었어요.
LFR은 선형 출력 가중치를 지역 데이터 변동에 맞춰 조정하여 해석의 신뢰성을 높이고, 벤치마크 테스트에서 AUROC를 향상시켰어요.
LFR은 뛰어난 예측 성능과 신뢰성 있는 해석력을 동시에 제공하며, GitHub에서 소스 코드와 사용법을 확인할 수 있어요.