본 연구는 표정 인식 과제에 레이블 분포 학습 패러다임을 적용하고, 적응형 분포 융합 프레임워크인 Ada-DF를 개발했다. 보조 브랜치를 통해 샘플의 레이블 분포를 얻고, 이를 바탕으로 감정의 클래스 분포를 계산한다. 마지막으로 이 두 분포를 주의 가중치에 따라 적응적으로 융합하여 대상 브랜치를 학습한다.
