CNN(컨브넷)은 블랙박스인가?
딥러닝 모델은 흔히 ‘블랙박스(black box)’로 불린다.
이는 입력을 넣으면 결과가 나오지만, 그 결과가 어떻게 도출되었는지 내부 과정을 이해하거나 설명하기 어려운 구조이기 때문이다.
그렇다면 이미지 처리에 널리 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)도 블랙박스일까?
블랙박스란 무엇인가?
블랙박스란 내부 동작 원리를 명확하게 설명할 수 없는 시스템을 의미한다.
딥러닝 모델은 수많은 층(layer)과 파라미터(parameter), 비선형 연산을 통해 입력 데이터를 추상화하고 최종 출력을 생성한다.
하지만 이 과정은 인간이 직관적으로 이해하기 어렵고, 결과에 대한 명확한 해석이 어려워지는 문제가 발생한다.
CNN은 '덜한' 블랙박스이다.
CNN 역시 블랙박스적인 특성을 가지지만, 상대적으로 '덜한' 블랙박스로 분류된다.
그 이유는 CNN이 다루는 데이터가 ‘이미지’이고, 중간 과정에서 학습한 특징들을 시각적으로 확인할 수 있기 때문이다.
예를 들어 CNN은 계층별로 다음과 같은 특징을 추출한다:
- 초기 층: 가장자리, 선, 점 등의 저수준 시각 특징
- 중간 층: 눈, 귀, 날개 등 구체적인 형태
- 깊은 층: 전체 객체, 패턴 등 고수준 의미
이러한 중간 feature map은 시각화가 가능하므로, 모델이 입력 이미지의 어느 부분에 주목했는지 확인할 수 있다!
시각화 기법을 통한 해석 가능성
대표적인 CNN 해석 기법으로는 Grad-CAM, Saliency Map, Feature Visualization 등이 있다.
이 기법들은 CNN이 이미지의 어느 영역을 기반으로 판단을 내렸는지 시각적으로 보여준다.
예를 들어, Grad-CAM은 분류 결과에 영향을 준 입력 이미지의 중요 영역을 heatmap 형태로 시각화한다.
이를 통해 사용자는 모델이 어떤 근거로 특정 분류를 내렸는지 간접적으로 파악할 수 있다.
예시: https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam
완전한 해석은 여전히 어렵다?
하지만 이러한 시각화 기법이 모델의 판단 과정을 완전히 설명하는 것은 아니다.
CNN 내부의 수많은 필터와 비선형 연산, 층 간의 상호작용은 여전히 복잡하게 얽혀 있다.
결과적으로 시각화는 판단 근거에 대한 부분적인 단서만 제공할 뿐, 결정 과정의 전체 로직을 파악하기에는 한계가 있다.
CNN은 딥러닝 모델 중에서는 상대적으로 내부 동작을 들여다볼 수 있는 구조를 가지고 있다.
하지만 여전히 최종 판단까지의 전체적인 과정은 복잡하고 불투명하다.
따라서 CNN은 완전한 블랙박스는 아니지만, 완벽히 투명한 화이트박스도 아니다.
이미지 데이터를 기반으로 하는 CNN의 특성 덕분에 어느 정도 내부를 해석할 수 있지만, 설명 가능한 AI(Explainable AI)로 가기 위해선 여전히 많은 연구가 필요한 것 같다.
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