질문이 있습니다.
pretrained 모델을 학습 안하고 그대로 XAI 구현해보니
이렇게 중요한 특징들이 나름 4개 채널에 골고루 분포가 되어 있는데,
model.load_state_dict(torch.load('/home/work/.LVEF/ecg-lvef-prediction/final_results/no_freeze_5e-7_60/checkpoint_epoch_60.pth'))
이 코드 한줄 추가해서 학습된 모델을 불러왔더니
이런식으로 채널 1에 대해서만 집중적으로 중요 feature가 표시됩니다. 모든 샘플에 해당하는 얘기라서 이게 도메인 지식상으로 생각해보았을때 여기 1채널에만 특징이 몰리는 게 설명이 안됩니다. 혹시 저 코드 한줄이 왜 이런 결과를 만드는지 잘 아시는 분 있을까요?
경고 같은거 안떴어?
/home/work/.LVEF/ecg/justfortest.py:209: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). _x = torch.tensor(x[i]) /home/work/.local/lib/python3.10/site-packages/captum/_utils/gradient.py:57: UserWarning: Input Tensor 0 did not alr
두 경우 모두 같은 경고가 떠서 크게 의미있을진 모르겠어요 ㅠ