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Relevance-driven Input Dropout: an Explanation-guided Regularization Technique

Created by
  • Haebom

저자

Shreyas Gururaj, Lars Grune, Wojciech Samek, Sebastian Lapuschkin, Leander Weber

개요

본 논문은 과적합 문제를 해결하기 위해 새로운 데이터 증강 기법인 Relevance-driven Input Dropout (RelDrop)을 제안합니다. RelDrop은 기존의 무작위적인 occlusion 기법과 달리, 모델의 예측에 가장 큰 영향을 미치는 입력 영역을 선택적으로 가리고, 모델이 다른 중요한 특징을 활용하도록 유도하여 일반화 성능을 향상시킵니다. 실험 결과, RelDrop은 occlusion에 대한 강건성을 높이고, 관심 영역 내에서 더 많은 특징을 활용하며, 추론 시간 일반화 성능을 향상시키는 것을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
과적합 문제 해결을 위한 새로운 데이터 증강 기법 RelDrop 제시.
RelDrop을 통해 모델의 occlusion에 대한 강건성 향상 및 일반화 성능 향상 확인.
RelDrop이 모델로 하여금 관심 영역 내 더 많은 특징을 활용하도록 유도.
추론 시간 일반화 성능 향상.
한계점:
제안된 방법의 효과가 특정 데이터셋과 모델에 국한될 가능성 존재.
RelDrop의 계산 비용이 기존 방법에 비해 높을 수 있음.
다양한 종류의 모델과 데이터셋에 대한 추가적인 실험 필요.
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