特定のクラスが色やテクスチャ歪みに異なる反応を示す可能性がある理由は、そのクラスが持つ固有の視覚的特徴や背景と密接に関連しているからです。例えば、研究結果では「range」と「tree」のような特定のクラスが色やテクスチャ歪みに敏感であることが示されています。これは、「range」や「tree」といった自然物体は一般的に複雑な構造やパターンを持ち、その形状・質感・周囲環境と密接に関連しているため、画像変換によってこれらの要素が変化するとモデルの予測精度も影響を受けやすくなります。
さらに、「range」と「tree」は訓練データセット内で最も一般的なクラスであり、多くのピクセル数を占めています。しかし、逆説的ではありますが、訓練データ量と歪みへの耐性という点では必ずしも相関しないことも明らかです。つまり、特定のクラスごとに異なる視覚的特徴や背景コンテキストへの依存性が存在し、それら要因はモデルへ与える影響も個別化されている可能性があるためです。