연구진이 Integrated Gradients (IG)의 한계를 극복하기 위해 Spectral Integrated Gradients (SIG)를 제안했어요. SIG는 singular value decomposition (SVD)을 활용해 전역 구조부터 세부 사항까지 점진적으로 특징을 활성화하는 새로운 기여도 방법을 제시해요.
기존 IG 방식이 가진 노이즈 문제를 해결하고, 다양한 이미지 분류 데이터셋에서 기존 방법 대비 더 깨끗한 기여도 맵과 향상된 성능을 보여줘요.
SIG 관련 코드는 GitHub에서 확인할 수 있어요 (https://github.com/leekwoon/sig/).