광도 불일치
학습 데이터셋 내의 이미지 쌍들이 서로 다른 밝기, 색상, 화이트 밸런스 매핑을 가지는 현상이다. 이는 저조도 강화와 같은 작업 자체의 특성이나 데이터 수집 과정의 오차로 인해 발생하며 모델 학습을 방해한다.