음성 표본의 역할
AUC 계열 평가에서는 주시된 위치뿐 아니라 비교 대상으로 선택하는 음성 위치도 중요하다. 어느 위치를 음성 표본으로 삼는지에 따라 공간적 편향의 영향이 달라질 수 있다.
편향을 다루는 선택
FN-AUC는 더 방향성을 가진 음성 표본 집합을 선택하는 방식을 제안한다. 표본 집합의 품질을 측정하는 전략도 함께 다루며 중앙과 주변부 편향을 살핀다.
값의 단계가 적을 때
출력 지도의 값 종류가 적으면 AUC 계산에 동률 문제가 생길 수 있다. 연구는 무작위 잡음 대신 상대적인 현저성 관계를 유지하는 전역 평활화 방법을 제시한다.
지표 교체의 해석
새 지표에서 순위가 바뀌었다고 한 모델의 모든 성질이 달라진 것은 아니다. 사용한 음성 표본과 지도 처리 조건을 확인하고 다른 지표와 함께 결과의 의미를 해석해야 한다.
관련 문서
현저성 예측 평가 / DeepGaze IIE / EML-NET / ROC 곡선 / 표본 추출 / 컴퓨터 비전