검출과 분류를 한 모델로 — KLA 통합 CNN 특허의 트레이드오프

표면 결함을 검출하는 모델과 그 결함을 등급별로 분류하는 모델을 따로 두면, 두 모델 사이 정보 손실이 생긴다. 검출은 잘 됐는데 분류에서 오판이 나는 경우가 대표적이다. KLA의 등록특허 US10607119B2(“Unified neural network for defect detection and classification”)는 이 문제를 단일 통합 CNN으로 풀겠다는 접근이다.

핵심은 검출과 분류를 하나의 신경망 안에서 동시에 수행한다는 점이다. 검출 단계에서 뽑아낸 특징(feature)을 분류 단계가 그대로 재사용하니, 별도 파이프라인 두 개를 운영할 때보다 처리 속도와 일관성 면에서 유리할 수 있다. 다만 통합 모델은 검출과 분류 각각을 독립적으로 튜닝하기 어렵다는 반대급부가 있다 — 한쪽 성능을 올리려는 재학습이 다른 쪽 성능을 흔들 수 있는 조건에서는, 오히려 분리형 파이프라인이 유리하다.