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Idée - 다중 소스 도메인 적응
동적 분포에 대한 지속적인 다중 소스 적응: 최적의 소스 모델 조합 및 망각 방지를 통한 성능 향상
다중 소스 모델을 효과적으로 결합하여 동적 데이터 분포에 적응하는 새로운 프레임워크인 CONTRAST를 소개합니다.
다중 소스 도메인 적응에서 더 많은 것이 더 나은 것이다
다중 소스 도메인 적응은 레이블이 있는 여러 소스 도메인에서 학습한 지식을 레이블이 없거나 부족한 타겟 도메인으로 전이하는 강력하고 실용적인 접근법이다.
다중 소스 도메인 적응을 위한 가우시안 혼합 모델과 최적 전송을 이용한 경량, 향상, 고속 방법
본 논문은 최적 전송(Optimal Transport)과 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Models)을 활용하여 다중 소스 도메인 적응 문제를 해결하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 효율적인 선형 프로그래밍을 통해 가우시안 혼합 모델 간 최적 전송을 계산할 수 있으며, 기존 클래스와 혼합 모델 구성 요소를 연결하여 감독 학습에 편리하게 사용할 수 있다.
다중 소스 도메인 적응을 위한 최적 전송 기반 연합 학습 프레임워크
본 연구는 최적 전송과 연합 학습을 결합하여 다중 소스 도메인 적응 문제를 해결하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 개별 소스 도메인에 대한 최적 전송 기반 적응과 연합 학습을 통한 협업적 모델 학습을 포함한다. 또한 프라이버시 보호를 위해 소스 도메인의 데이터에 직접 접근하지 않고도 효과적인 적응이 가능하다.
다양한 특징을 공유하는 도메인을 연결하는 방법
다중 소스 도메인 적응에서 공유 특징을 배우는 중요성
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