DOCS/research/explainability/kim_et_al_2018_tcav.md
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- 모든 .md, .html 파일 권한을 644로 정상화
- .gitignore 파일 권한도 644로 수정
- 문서 파일에 실행 권한은 불필요하고 보안상 바람직하지 않음
- deprecated 아이디어 폴더 생성 및 레벨별 UI 변경 아이디어 이동
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# Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors (TCAV)
- **Authors**: Been Kim, Martin Wattenberg, Justin Gilmer, Carrie Cai, James Wexler, Fernanda Viegas, Rory Sayres
- **Year**: 2018
- **Summary**: TCAV moves beyond explaining predictions in terms of low-level features and instead explains them in terms of high-level, human-understandable concepts. It quantifies the degree to which a user-defined concept (e.g., 'stripes' for a zebra classifier) is important to a model's prediction for a class of inputs. This allows for more global and intuitive explanations.
- **Link**: https://arxiv.org/abs/1711.11279