본 논문은 심층 신경망(DNN)의 체계적인 약점을 찾는 슬라이스 발견 방법(SDM)을 개선한 알고리즘을 제시합니다. 기존 SDM은 구조화된 데이터에는 효과적이나, 이미지 데이터에는 의미 메타데이터 부족으로 적용이 어려웠습니다. 본 논문에서는 제로샷 이미지 분류를 위한 기초 모델과 조합 탐색 방법을 결합하여 이미지의 체계적인 약점을 찾는 알고리즘을 제안합니다. 이 알고리즘은 사전 정의된 인간이 이해할 수 있는 차원에 맞춰 약한 슬라이스를 식별하며, 기초 모델 사용으로 인한 노이즈 메타데이터의 영향을 완화하는 접근 방식도 포함합니다. 합성 및 실제 데이터셋을 사용한 검증을 통해 인간이 이해할 수 있는 체계적인 약점을 찾는 능력을 보였으며, 여러 최첨단 컴퓨터 비전 DNN의 체계적인 약점을 발견했습니다.
