label-corruption
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.
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.
