연구진은 LLM과 VLM의 적응력을 평가할 때 평균 정확도나 일관성만으로는 구조적인 실패 모드를 숨길 수 있다고 지적했어요.
FragileFlow는 '마진 인식 오류 흐름'이라는 현상을 공식화하고, 취약한 예측을 식별하고 오분류 확률을 관리하기 위해 보정된 마진 버퍼를 사용하는 플러그인 정규화 기법이에요.
다양한 벤치마크 실험 결과, FragileFlow는 이론적 위험 측정 지표를 개선하고, 교란된 최악의 클래스 정확도를 향상시키며, 깨끗한 정확도를 유지하는 것으로 나타났어요.