Vision Transformer(ViT) 모델의 예측 결과 영향도 시각화 방법 예측 결과에 영향을 미치는 이미지 영역을 확인하려면 "Attention Maps" 또는 "Saliency Maps"를 생성하는 방법을 사용할 수 있습니다. Vision Transformer 모델에서는 Self-Attention 메커니즘을 사용하기 때문에 이를 활용하여 중요한 이미지 영역을 식별할 수 있습니다. 아래는 일반적인 단계입니다: Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)을 사용하거나 Attention Maps를 시각화하는 방법: 이 방법은 모델의 각 레이어에서의 self-attention 가중치를 시각화하여 모델이 주목하는 이미지 영역을 보여줍니다. Salienc..