Application of OOD Detection Using MSP in EEG-Based Emotion Classification

Q: 이 논문에서 정의한 OOD(Out-Of-Distribution)란 무엇인가?

딥러닝 모델이 학습 과정에서 접한 데이터인 In-Distribution과 비교하여 통계적 특성이 크게 다른 데이터를 의미한다. 본 연구에서는 특히 피험자의 자가 감정 라벨링 신뢰도가 낮아 발생하는 이상 감정 데이터-라벨 쌍을 포함하는 개념으로 활용된다.

Q: EEG 기반 감정 분류에서 OOD 샘플 제거가 분류 정확도에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, MSP를 활용해 OOD 샘플을 검출하고 제거한 후 ID 데이터만으로 모델을 훈련했을 때 분류 정확도가 최대 4% 향상되었다. 이는 자가 감정 평가 신뢰도가 낮은 피험자의 데이터를 정제하는 것이 모델 성능 개선에 유효함을 입증한다.

최효선; 최다훈; 김병형

doi:10.5626/JOK.2024.51.5.438

자료유형: 학술저널

저자정보: 최효선 (인하대학교) 최다훈 (인하대학교) 김병형 (인하대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.5

발행연도: 2024.5

수록면: 438 - 444 (7page)

DOI: 10.5626/JOK.2024.51.5.438

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EEG 기반 감정 분류는 딥러닝 모델의 다양한 연구로 분류 정확도가 크게 향상되었지만, 여전히 뇌파 신호 및 감정 메커니즘의 복잡성, 개인 내 및 개인 간의 가변성으로 인해 성능 향상에 한계를 지니고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 특징 추출과 모델 구축이 아닌 개인 간 가변성에 집중한다. 제안하는 프레임워크는 딥러닝의 최대 Softmax 값인 MSP(Maximum Softmax Probability)를 모델의 확신 정도(confidence score)로 활용하여 이상(abnormal) 감정 데이터-라벨(label)쌍들을 검출하고 제거하는 과정을 수행한다. 세 가지 공개 데이터셋에서의 실험 결과는 감정 분류 정확도를 최대 4% 향상시킬 수 있음을 보이며 제안한 방법의 우수성을 입증한다.

#EEG 기반 감정 분류 #딥러닝EEG-based emotion classification #out-of-distribution #deep learning #AI #abnormal #maximum Softmax probability

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