기준이 불명확한 분류 문제에 적합한 레이블링 방법: 쌍별 비교기반의 순위 레이블링

Q: 이 논문에서 정의한 쌍별 비교 기반 순위 레이블링이란 무엇인가?

두 개의 데이터 인스턴스를 서로 쌍으로 비교하여 상대적인 순위를 결정하고 이를 기반으로 레이블을 부여하는 방법이다. 모든 가능한 데이터 쌍에 대해 주름이 덜한 이미지를 선택하고, 선택된 횟수를 각 이미지의 점수로 정의하여 최종적인 순위 레이블을 생성한다.

Q: 피부 주름 심각도 예측 시 등급 레이블링보다 순위 레이블링이 더 효과적인 이유는 무엇인가?

연구 결과, 순위 레이블러 간의 피어슨 상관계수가 등급 레이블러보다 훨씬 높게 나타났으며 전문의 레이블과의 일치도 또한 더 높았다. 이는 특정 등급에 편중되는 경향이 있는 등급 방식보다 상대적 비교 방식이 연속적인 상태를 더 정확하게 반영하기 때문이다.

김범수; 김지효; 강민준; 문대정; 황상흠

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김범수 (서울과학기술대학교) 김지효 (서울과학기술대학교) 강민준 (서울과학기술대학교) 문대정 (아트랩) 황상흠 (서울과학기술대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 480 - 482 (3page)

이용수

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병변의 진행상황과 같이 분류 대상의 상태가 연속적인 문제에 대한 분류 모델을 학습할 때 일반적으로 이산형 레이블 데이터가 활용된다. 이 때 레이블링의 가이드라인이 주어져 있더라도 개인의 주관, 관찰 환경 등과 같은 요인으로 인해 레이블러 간 불일치가 발생할 수 있고 이는 분류 모델을 학습하는데 있어 바람직하지 않다. 본 연구에서는 피부의 ... 전체 초록 보기

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