Neural Additive Models: Interpretable Machine Learning with Neural Nets 논문 리뷰

논문 : https://arxiv.org/pdf/2004.13912.pdf 0. Abstract DNN(Deep neural network)은 인상적인 성능을 내지만 어떻게 결정을 내리는지 대게 불분명한 black-box predictor 이다. 이러한 성격 때문에 의료(healthcare) 분야와 같이 위험부담이 큰 영역에 대한 적용을 방해한다. 따라서 본 논문은 DNN의 표현성(expressivity)과 *일반화 가법모델(Generalized Additive Models)의 고유한 해석성(inherent intelligibility)을 결합한 NAM(Neural Addition Models)를 제안한다. NAM은 각각의 single input feature를 처리하는 신경망의 선형 결합(linear ..