Kernekoncepter
이 연구는 피부 병변 분류 작업에서 컨포멀 예측, 몬테카를로 드롭아웃, 증거 기반 딥러닝 등 세 가지 주요 불확실성 정량화 기법의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, 컨포멀 예측 방법이 다른 두 방법에 비해 우수한 불확실성 정량화 성능을 보였으며, 특히 도메인 시프트가 있는 데이터에 대해서도 강건한 성능을 나타냈다.
Resumé
이 연구는 피부 병변 분류 작업에서 세 가지 주요 불확실성 정량화 기법의 성능을 비교 분석하였다.
먼저 ResNet-18 모델을 기반으로 컨포멀 예측, 몬테카를로 드롭아웃, 증거 기반 딥러닝 기법을 각각 적용하였다. 실험 결과, 컨포멀 예측 방법이 다른 두 방법에 비해 우수한 불확실성 정량화 성능을 보였다. 컨포멀 예측은 정확하게 분류된 샘플과 잘못 분류된 샘플 간에 뚜렷한 불확실성 차이를 보였으며, 몬테카를로 드롭아웃과 증거 기반 딥러닝은 이러한 차이가 상대적으로 작았다.
또한 도메인 시프트가 있는 데이터에 대한 실험에서도 컨포멀 예측이 가장 강건한 성능을 나타냈다. 이는 컨포멀 예측이 분포에 대한 가정이 없는 방법이기 때문으로 보인다.
마지막으로 컨포멀 예측 기법의 주요 매개변수인 점수 함수, 신뢰 수준, 보정 데이터 크기 등이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 통해 컨포멀 예측 기법의 안정적이고 강건한 성능을 확인할 수 있었다.
Statistik
정확하게 분류된 샘플의 평균 불확실성 값: 0.4
잘못 분류된 샘플의 평균 불확실성 값: 0.79
Citater
"이 연구는 피부 병변 분류 작업에서 세 가지 주요 불확실성 정량화 기법의 성능을 비교 분석하였다."
"실험 결과, 컨포멀 예측 방법이 다른 두 방법에 비해 우수한 불확실성 정량화 성능을 보였다."
"컨포멀 예측은 정확하게 분류된 샘플과 잘못 분류된 샘플 간에 뚜렷한 불확실성 차이를 보였다."