Leave-One-Subject-Out(LOSO) 교차 검증 전략은 보행 분석 알고리즘에 대한 중요한 스트레스 테스트 역할을 합니다. 이는 모델이 이전에 접한 적이 없는 개인의 움직임을 정확하게 해석할 수 있는지 여부를 결정합니다. 이 방법은 특정 참가자의 데이터를 훈련 세트에서 주기적으로 제거하고 검증에만 사용하여 알고리즘이 훈련 참가자의 고유한 특성을 암기하는 대신 일반적인 생체 역학 원리를 학습하도록 강제합니다.
LOSO의 핵심 가치는 개별 신체적 특성과 습관으로 인한 편향을 제거하는 것입니다. 이는 알고리즘의 "보편성"을 입증하여 사용자의 특정 키, 다리 길이 또는 개인적인 보행 스타일에 관계없이 표준화된 제품(예: 대량 판매 훈련 신발)에 대한 정확한 지표를 제공하도록 보장합니다.
개별 편향의 문제
해부학적 구조에 대한 과적합 방지
인간의 보행은 정적인 신체적 특성에 큰 영향을 받습니다. 키 및 다리 길이와 같은 요인은 자연스럽게 보폭과 걸음 빈도를 결정합니다.
LOSO가 없으면 표준 머신러닝 모델은 특정 다리 길이를 특정 보행 출력과 단순히 연관시킬 수 있습니다. LOSO는 모델이 훈련하지 않은 다리 길이에 대해 테스트되도록 하여 신체 유형이 아닌 움직임을 분석하도록 강제함으로써 이를 방지합니다.
개인적인 특이성 필터링
모든 개인은 일반 인구를 대표하지 않는 고유한 개인적인 보행 습관을 가지고 있습니다. 여기에는 약간의 절뚝거림, 특정 발 착지 또는 자세 특이성이 포함될 수 있습니다.
알고리즘이 같은 사람에 대해 훈련하고 테스트하면(다른 걸음걸이를 사용하더라도) 해당 특정 사람의 습관을 인식하는 방법을 배우게 됩니다. LOSO는 모델이 이러한 고유 식별자를 무시하고 걷기의 기본 역학에 집중하도록 보장합니다.
알고리즘 보편성 달성
일반화 증명
LOSO 사용의 주요 목표는 솔루션의 보편성을 확립하는 것입니다. 이는 논리가 작은 통제 그룹이 아닌 다양한 인구 집단 전체에 걸쳐 참임을 확인합니다.
이는 참가자의 데이터를 훈련 및 테스트 버킷에 혼합할 수 있는 표준 무작위 분할 검증과 다릅니다. 이 접근 방식은 모델이 참가자 인식을 통해 "속임수"를 사용할 수 있도록 하여 정확도 점수를 인위적으로 부풀립니다.
표준화된 제품 개발 촉진
표준화된 훈련 신발 또는 운동화 개발과 같은 상업적 응용 분야의 경우 기본 알고리즘은 대량 시장에 대해 작동해야 합니다.
제조업체는 모든 개별 고객을 위한 맞춤형 알고리즘을 만들 수 없습니다. LOSO는 단일 소프트웨어 솔루션을 표준화된 물리적 제품에 배포하고 즉시 새로운 사용자에게 올바르게 작동하도록 검증합니다.
절충안 이해
현실 점검
LOSO 사용의 주요 "절충안"은 덜 엄격한 검증 방법에 비해 정확도 점수가 낮아지는 경우가 많다는 것입니다.
표준 무작위 분할은 모델이 참가자를 인식하기 때문에 낙관적인 성능 지표를 제공하는 경우가 많습니다. LOSO는 모델이 실제로 알 수 없는 데이터에서 어떻게 작동하는지에 대한 가혹한 현실을 드러냅니다.
엄격한 데이터 격리
LOSO는 데이터 처리에서 엄격한 규율을 요구합니다. 테스트 참가자의 데이터 중 아주 작은 부분이라도 훈련 세트로 유입되도록 해서는 안 됩니다.
이러한 격리가 위반되면 보편성 주장이 무효화되고 신체적 특성과 관련된 편향이 왜곡된 결과를 다시 가져옵니다.
목표에 맞는 올바른 선택
보행 분석 방법론을 평가할 때 최종 목표를 고려하십시오.
- 대량 판매 하드웨어(예: 스마트 신발) 개발에 중점을 두는 경우: 보행 분석 결과에 LOSO를 우선 적용하여 제품이 다양한 키와 다리 길이를 가진 고객에게 보정 없이 작동하도록 해야 합니다.
- 개인화된 의료 진단에 중점을 두는 경우: LOSO는 기준선을 설정하는 데 도움이 되지만 궁극적으로 순수한 보편성보다는 참가자별 미세 조정이 필요할 수 있습니다.
궁극적으로 LOSO는 알고리즘이 단순히 특정 인간을 식별하는 것이 아니라 인간의 보행을 측정하고 있음을 보장하는 유일한 검증 방법입니다.
요약 표:
| 기능 | 표준 무작위 검증 | Leave-One-Subject-Out(LOSO) |
|---|---|---|
| 핵심 목표 | 데이터 포인트에 대한 일반적인 정확성 | 새로운 개인에 대한 보편성 테스트 |
| 과적합 위험 | 높음(참가자 특이성 암기) | 낮음(일반 생체 역학 강제) |
| 데이터 격리 | 훈련/테스트에서 참가자 데이터 혼합 | 참가자별 엄격한 분리 |
| 성능 | 종종 인위적으로 부풀려짐 | 현실적이고 엄격한 "스트레스 테스트" |
| 응용 | 내부 데이터셋 테스트 | 대량 판매 제품 개발 |
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참고문헌
- Abdul Aziz Hulleck, Kinda Khalaf. BlazePose-Seq2Seq: Leveraging Regular RGB Cameras for Robust Gait Assessment. DOI: 10.1109/tnsre.2024.3391908
이 문서는 다음의 기술 정보도 기반으로 합니다 3515 지식 베이스 .
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