연구진은 신경망 강건성을 측정하는 새로운 프레임워크인 불연속 연속성 모듈러스(DMOC)를 제안했어요. DMOC는 기존 리프시츠 연속성보다 더 세밀한 강건성 개념을 제공하며, 모델 내부 정보 없이 데이터 분포에 대한 규칙성을 평가해요.
DMOC는 데이터 기반으로 모델의 강건성을 평가하며, 이미지넷과 같은 대규모 데이터셋에도 적용 가능한 효율적인 알고리즘을 제시했어요.
실험 결과, DMOC는 훈련된/훈련되지 않은 네트워크를 구별하고, 과적합/과소적합 단계를 파악하며, 최첨단 방법과 유사한 리프시츠 추정치를 제공하는 등 다양한 진단 기능을 보여줬어요.