레이블 오염
이미지 증강이 너무 과도하게 적용되어 원본 이미지의 클래스 정보가 손실되거나 다른 클래스로 오인될 정도로 변형되는 현상이다. 이는 모델 학습에 잘못된 신호를 주어 성능을 저하시키는 주요 원인이 된다.