이미지에 여러 개의 신호가 존재하는 경우 모델의 샘플 복잡도는 어떻게 달라질까?
이미지에 여러 개의 신호가 존재하는 경우 모델의 샘플 복잡도는 증가할 수 있습니다. 각 신호는 모델이 학습해야 하는 추가적인 정보를 나타내며, 이는 모델이 더 많은 데이터로부터 학습해야 함을 의미합니다. 다수의 신호가 존재할수록 모델은 각각의 신호를 식별하고 구분하기 위해 더 많은 학습 데이터가 필요할 것입니다. 따라서 다수의 신호가 있는 이미지는 모델이 복잡한 패턴을 학습하는 데 더 많은 샘플이 필요하게 만들 수 있습니다.