SaliencyDecor는 신경망 해석 시 발생하는 노이즈와 불안정성을 줄이기 위해 특징 상관관계를 해소하는 훈련 프레임워크예요. 분류, 예측 일관성, 상관관계 정규화 세 가지를 동시에 최적화하여 모델 구조 변경이나 추론 시간 오버헤드 없이 적용할 수 있어요. 다양한 벤치마크와 아키텍처에서 실험 결과, SaliencyDecor는 더 선명하고 객체에 집중된 saliency 맵을 생성하며 예측 성능도 향상시켰어요.