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näkemys - 기계 학습 모델 적응
실험 데이터와 모델 간 도메인 차이를 극복하기 위한 엔트로피 기반 테스트 시간 적응 기법 개선
엔트로피 기반 테스트 시간 적응 기법을 클러스터링 관점에서 해석하고, 이를 바탕으로 초기 할당, 근접 이웃 정보, 이상치, 배치 크기 문제를 해결하는 개선 방안을 제안한다.
저비용 랭크 적응을 통한 기반 모델의 효율적 처리
FLORA는 개별 입력 예제에 대한 고유한 저차원 적응 가중치를 허용하여 다양한 요구를 효율적으로 처리할 수 있는 프레임워크를 제공한다.
데이터 분포 변화에 대한 소량의 데이터로 효과적으로 적응하는 방법: 소스와 타겟 임베딩의 혼합
소량의 타겟 데이터만 있는 상황에서도 효과적으로 모델을 타겟 분포에 적응시킬 수 있는 방법인 MixPro를 제안한다. MixPro는 소스 데이터와 타겟 데이터의 임베딩을 혼합하여 선형 분류기를 학습함으로써, 타겟 데이터의 특성을 효과적으로 학습할 수 있다.
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