도메인 일반화

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Idée - 도메인 일반화

MLDGG는 그래프의 도메인 일반화를 위해 구조 학습과 의미적 식별을 교차 다중 도메인 메타 학습과 통합하여 다양한 도메인에서 적응 가능한 일반화를 달성하는 새로운 프레임워크입니다.

본 논문에서는 딥 러닝 모델이 핵의 형태 및 구성에 초점을 맞추도록 하여 히스토병리학 이미지에서 암 진단을 위한 도메인 외 일반화를 개선하는 새로운 훈련 방법을 제안합니다.

본 논문에서는 여러 도메인에서 학습된 여러 전문가 모델의 지식을 활용하여, 보지 못한 타겟 도메인에서도 잘 작동하는 강력한 타겟 모델을 만드는 간단하면서도 효과적인 프레임워크인 LFME를 제안합니다.

본 논문에서는 내시경 영상에서 나타나는 도메인 변화 문제를 해결하기 위해 스타일 정규화 및 복원(SNR) 블록과 인스턴스 선택적 화이트닝(ISW) 블록을 결합한 새로운 프레임워크를 제안합니다.

본 논문에서는 Stable Diffusion과 Large Language Model을 활용하여 사실적이고 다양한 날씨 환경의 자율주행 이미지를 생성하는 WeatherDG를 제안하며, 이를 통해 악천후 조건에서의 의미론적 분할 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다.

데이터 노이즈가 존재할 때 경험적 위험 최소화(ERM) 기법은 특이 상관관계에 더 의존하게 되어 일반화 성능이 저하되지만, 일부 도메인 일반화 알고리즘은 노이즈 강건성을 가지고 있어 이를 완화할 수 있다.

데이터 노이즈가 경험적 위험 최소화(ERM) 방식의 일반화 성능을 저하시키는 반면, 일부 도메인 일반화(DG) 알고리즘은 노이즈 강건성을 가지고 있어 일반화 성능을 향상시킬 수 있다.

데이터 노이즈가 존재할 때 경험적 위험 최소화(ERM) 기법은 잘못된 상관관계에 의존하게 되어 일반화 성능이 저하되지만, 일부 도메인 일반화 알고리즘은 노이즈에 대한 강건성을 가지고 있어 이를 완화할 수 있다.

도메인 관계를 활용하여 도메인 특화 모델을 구축함으로써 도메인 간 일반화 성능을 향상시킬 수 있다.

클라이언트가 벤더로부터 블랙박스 액세스를 받아 모델을 쿼리당 유료로 사용하는 상황에서, Vision-Language 모델을 학습하여 학생 모델로 압축하고 이를 추론 중에 사용함으로써 도메인 일반화를 향상시키는 방법을 제안합니다.

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