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67%의 벽을 깨부순 한 수! 딥러닝에 '논리'를 더했더니 벌어진 일 (Neuro-Symbolic AI)

[영상 요약] 단순히 픽셀만 보는 딥러닝의 시대는 끝났습니다. 이번 영상에서는 MVTec LOCO AD 데이터셋의 screw_bag 카테고리에서 발생한 60%대의 성능 정체(유리 천장)를 어떻게 '논리 Tensor Network(LTN)'로 해결했는지 그 과정을 공개합니다. [핵심 성과] • 기존 v5.5 (Full Fine-tuning): 67.07% AUROC (정체 구간) • 신규 v6.0 (SALAD + LTN): 89.58% AUROC (+22.51%p 경이적인 개선!) • 핵심 기술: SALAD의 Composition-aware 탐지와 LTN의 Symbolic Logic을 결합한 Neuro-Symbolic AI [실험의 의미] AI가 단순히 "이거 이상해"라고 판단하는 것이 아니라, "나사가 비닐 봉투 안에 있어야 하는데 밖에 있어서 이상해"라고 논리적으로 추론하고 설명할 수 있게 되었습니다.

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