사례에 다섯 축 적용하고 고르기

다섯 축을 네 사례에 적용하면 어떻게 보이고, 그 가운데 어떤 사례를 골라야 하는가?

다섯 축을 네 사례에 적용하면 다음과 같다. 예를 들어 입력 열만 따라가 보아도, 입력이 신호처리 과정의 어느 단계에서 나오는지가 사례마다 다르다.

표는 두 방향으로 읽는다. 세로로 한 축을 따라 읽으면 사례마다 그 축이 어떤 모양으로 나타나는지 보이고, 가로로 한 사례를 따라 읽으면 다섯 축이 서로 어떻게 맞물려 그 사례를 정의하는지 보인다. 사례의 장을 읽기 전에 그 사례의 행을 한 번 가로로 훑어 두면 장 전체의 흐름이 머리에 들어온다.

어떤 사례를 고를까

네 사례 가운데 하나를 골라 다섯 축으로 깊이 분석한다. 고르는 기준은 사례가 쉬운지가 아니고, 다섯 축을 가장 잘 따져 볼 수 있는 사례인지이다. 배경과 관심에 따라 학습 부담에 비해 얻는 것이 큰 사례는 다음과 같으며, 절대 규칙은 아니다.

고르기 전에 다섯 가지를 스스로 물어본다. 입력 축에서 모델이 보는 표현을 한 문장으로 설명할 수 있는가? 라벨 축에서 양성 조건을 식이나 임계값으로 적을 수 있는가? 기준선이 같은 입력 위에서 동작한다는 점을 보일 수 있는가? 평가 지표가 숫자 하나가 아니라 트레이드오프 관계가 있는 여러 축이라는 점을 받아들였는가? 실패 유형을 한두 가지 시나리오로 미리 떠올릴 수 있는가? 다섯 가운데 셋 이상에 막힘없이 답이 나오는 사례가 잘 맞는 사례이다.

그래도 망설여지면 각 장과 기준선 코드를 한 번씩 훑은 뒤, 한 시간 안에 기준선을 돌려 볼 수 있을 것 같은 사례를 고른다. 시작이 쉬운 사례일수록 보고서를 깊게 만들 시간이 남는다.

speckle 제거 사례의 전체 실험에는 Sentinel-1 데이터가 따로 필요하다. smoke test(코드가 끝까지 도는지 보는 짧은 시험 실행)는 저장소를 복제한 직후 들어 있는 샘플 데이터로 실행할 수 있다.

사례마다 고려할 만한 ablation(구성 요소 하나를 빼거나 바꾸어 그 기여를 재는 실험) 후보는 다음과 같다.