잠재적 오분류 데이터를 고려한 이미지 분류 딥러닝 모델의 정확도 평가 방법

이영우, 송민주, 채흥석

http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.6.657

이미지 분류 딥러닝 모델은 이미지가 변형되었을 때 이미지의 유형을 잘못 분류하는 문제가 발생한다. 기존 정확도 평가 방법은 이미지가 변형되어 잠재적으로 잘못 분류될 수 있는 이미지들을 고려하지 않아 이미지의 유형을 정확하게 분류했다고 하더라도 평가 결과를 신뢰하기 어렵다. 본 연구는 잠재적으로 잘못 분류될 수 있는 데이터를 고려한 이미지 분류 딥러닝 모델의 정확도 평가 방법을 제안하였다. 모델과 데이터 셋 별로 잠재적 오분류 데이터를 식별하기 위한 경계 비용을 측정하고, 경계 비용을 바탕으로 잠재적 오분류 데이터를 식별하였다. 그리고 잠재적 오분류 데이터를 고려한 정확도를 측정하였다. 잠재적 오분류 데이터 식별 결과, 0.1～4.2%의 데이터가 잠재적 오분류 데이터로 식별되었으며, 이 중 18～60%가 실제로 잘못 분류되었다. 정확도 평가 결과, 정확도가 높은 모델은 이미지 변형에 대해 강건하며, 정확도가 낮은 모델일수록 이미지 변형에 대해 강건하지 못한 것으로 판단되었다.