AI 시스템의 투명성 부족은 실제 응용 분야에서 어려움을 야기하며, 시스템에 대한 신뢰를 확보하기 위해 AI 결정 과정을 설명할 수 있어야 합니다. 본 연구에서는 특징 연관 지도(FAM)를 기반으로 하는 새로운 XAI 알고리즘 FAMeX를 제안합니다.
FAMeX는 기존 Permutation Feature Importance (PFI) 및 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 알고리즘보다 우수한 성능을 보였습니다.
8개의 벤치마크 알고리즘으로 진행된 실험 결과, FAMeX는 분류 맥락에서 특징 중요도를 더 정확하게 측정할 수 있었습니다.