Shortcut Learning
지름길 학습
모델이 문제를 해결하는 데 필요한 일반화된 언어 패턴보다 데이터에 우연히 함께 나타나는 단서나 편향을 이용해 예측하는 현상이다. 평균 정확도는 높일 수 있지만 특정 집단이나 조건에서 성능이 크게 떨어질 수 있어 분류기의 견고성을 평가할 때 중요하다.
지름길 학습
모델이 문제를 해결하는 데 필요한 일반화된 언어 패턴보다 데이터에 우연히 함께 나타나는 단서나 편향을 이용해 예측하는 현상이다. 평균 정확도는 높일 수 있지만 특정 집단이나 조건에서 성능이 크게 떨어질 수 있어 분류기의 견고성을 평가할 때 중요하다.
