Mixup을 이용한 분포 외 데이터 감지 성능 향상

Abstract

데이터 증강 기법은 주어진 데이터에 약간의 조작을 가한 새로운 데이터를 생성하여 모델의 성능을 향상시키는 기법이다. 데이터 증강 기법 중 Mixup 기법은 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 딥러닝 분야에서 성능 향상을 이루어 냈다. 본 논문은 데이터 Mixup 기법을 통해 분포 외 데이터 감지 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 분포 외 데이터 감지기의 학습에서 Mixup 기법을 사용했을 때 교차 엔트로피 대비 296%, 그리고 Confidence loss 항만을 추가한 감지기 대비 10.6%의 성능 향상을 이루어 냈다.