본 연구는 딥러닝 모델의 일반화 실패 원인을 내부 결정 메커니즘의 변화 관점에서 분석하기 위해 새로운 관점인 결정 패턴 변화(DPS)를 제시합니다.
DPS 지표는 GradCAM 기반 채널 기여 벡터를 활용하여 샘플의 결정 패턴을 표현하고, 학습 시 결정 패턴과의 차이를 측정하여 일반화 실패를 정량화합니다.
실험 결과, DPS는 일반화 격차와 선형적인 상관관계를 보이며, 다양한 일반화 실패 시나리오를 연속적인 경로로 설명하는 데 활용될 수 있습니다.