ModelDiff는 마치 두 사람이 같은 그림을 보고 어떻게 반응하는지 비교하는 것처럼, 두 딥러닝 모델이 얼마나 비슷한지를 측정하는 도구예요. 딥러닝 모델이란, 컴퓨터 프로그램으로 사진, 소리, 텍스트 등을 보고 이해하는 것이죠.
ModelDiff는 'DDV'(Decision Distance Vector)라는 방법을 사용해요. 이것은 두 모델이 같은 '질문'(입력 데이터)에 얼마나 다르게 '대답'(반응)하는지를 측정해요. 이를 통해, 하나의 모델이 다른 모델로부터 파생되었는지, 아니면 완전히 새로운 것인지 알 수 있어요.
이 프로세스는 두 가지 유형의 입력을 사용해요: 정상적인 입력(예: 일반 이미지)과 적대적 입력(예: 약간 변형된 이미지). 이 입력들을 모델에 넣고, 모델의 반응을 측정해 비교함으로써, 모델들이 얼마나 비슷한지 알아볼 수 있어요.
모델의 반응 사이의 거리를 측정하고, 이를 벡터로 모으는 과정은 다음과 같아요:
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반응 사이의 거리 측정: 모델이 각 입력 쌍에 대해 내린 반응을 비교해요. 이 '반응'은 모델이 입력 데이터에 대해 내린 결정이나 예측이에요. 예를 들어, 이미지 분류 모델은 각 이미지에 대한 분류 결과를 반응으로 내놓죠.
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벡터로 모으기: 각 입력 쌍에 대해 계산한 거리들을 모아 'DDV'라는 하나의 벡터로 만들어요. 이 벡터는 모델의 반응 패턴을 나타내며, 다른 모델의 DDV와 비교할 때 사용돼요.
마지막으로, ModelDiff는 두 모델을 비교한 후에 '유사성 점수'를 내놓아요. 이 점수는 두 모델이 얼마나 비슷한지를 숫자로 보여줘요. 높은 점수는 모델들이 매우 비슷하다는 것을 의미하고, 낮은 점수는 모델들이 서로 다르다는 것을 나타내요.
요약하면, ModelDiff는 두 딥러닝 모델이 얼마나 비슷하게 반응하는지를 측정하는 도구예요. 이를 통해 모델이 어떤 데이터에 대해 어떻게 학습했는지, 어떤 패턴을 인식하는지 이해하는 데 도움이 되죠.
