UNIST 연구팀이 멀티모달 AI가 한 종류 데이터만 학습한 AI보다 더 정확한 이유를 '손실 지형' 평탄화 관점에서 규명했어요.
멀티모달 학습은 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터를 함께 활용해 대상과 상황 인식이 뛰어나며, '손실 지형'을 평탄화해 강건성을 향상시켜요.
연구팀은 '합성곱 스무딩 효과'를 통해 멀티모달 학습이 별도의 기법 없이도 손실 지형을 완만하게 유도할 수 있음을 증명하고, 분포적 멀티모달 학습(DML) 방법을 제안했어요.