accuracy-on-the-line
학습 데이터에서 높은 성능을 보인 모델이 새로운 데이터 환경에서도 상대적으로 높은 성능을 유지할 것이라는 가설이다. 본 연구는 가짜 상관관계가 존재할 때 이 가설이 무너질 수 있음을 입증했다.
병원 옮기면 AI 성능 75% 뚝? MIT 연구진이 밝힌 AI 모델의 치명적 함정