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| 한글제목(Korean Title) |
데이터 세트의 일부 라벨 제거에 따른 학습 외 분포 데이터 검출 성능 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Performance analysis of out-of-distribution detection by excluding some label from one dataset |
| 저자(Author) |
박성홍
손상준
남용현
신현정
Sunghong Park
Sang Joon Son
Yonghyun Nam
Hyunjung Shin
김상묵
배상민
엄성하
윤세영
SangMook Kim
Sangmin Bae
Seongha Eom
Se-Young Yun
이주빈
마유승
김태호
Jubin Lee
Yu-Seung Ma
Taeho Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0849 ~ 0851 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
딥러닝 시스템에서 입력 데이터가 학습된 확률 분포의 데이터인지 아닌지를 식별하는 학습 외 분포 데이터 탐지 기술은 중요하다. 최근 학습 외 분포 데이터 검출에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 쉽게 구분이 가능한 두 종류의 데이터 세트를 대상으로 하거나 특정 라벨의 데이터만을 제거하여 성능을 평가하였다. 본 논문에서는, 한 개의 라벨이 아닌 다수의 라벨 데이터가 제거된 상황에서도 현존하는 학습 외 분포 데이터 검출 기법이 효과적인지를 확인한다. 실험 결과, 기존 기법은 다수의 라벨 데이터가 제거된 경우 그 효과가 낮아짐을 확인하였다. 제외된 라벨 데이터가 학습 데이터와 유사할수록 검출 능력은 더 낮았다. 실세계에서는 학습 외 분포 데이터에 대해 예측해야 하는 상황은 불가피하므로 이를 해결할 수 있는 검출 기술이 요구된다. |
영문내용
(English Abstract) |
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