이 논문은 데이터 부집단 변화에 강건한 기계 학습 모델을 개발하는 방법을 제안한다. 기존 방법들은 데이터 부집단 변화에 취약한 경험적 위험 최소화(ERM) 방식을 사용하거나, 부집단 정보를 활용하는 방식을 사용한다. 이 논문에서는 베이지안 관점에서 접근하여 그룹 정보를 활용한 사전 분포를 설계하고, 이를 통해 최대 사후 추정을 수행하는 방법을 제안한다.
구체적으로, 논문에서는 다음과 같은 내용을 다룬다:
특히 주목할 점은 부집단 정보가 제한적인 상황에서도 마지막 층만 재학습하는 방식으로도 우수한 성능을 달성할 수 있다는 것이다. 이는 제안 방법의 실용성과 확장성을 보여준다.
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by Tim G. J. Ru... alle arxiv.org 03-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.09869.pdfDomande più approfondite