HRI에서 인간 반응을 통한 실패 감지를 위한 도메인 일반화 연구
HRI에서 실패 감지 모델의 도메인 일반화의 중요성
이미지 분류에서 도메인 일반화 향상을 위한 Vision-Language 모델 활용
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.
알려지지 않은 도메인에 대한 일관성 최소화를 통한 도메인 일반화
알려지지 않은 도메인에 대한 손실 함수 일관성을 최소화함으로써 도메인 일반화 성능을 향상시킬 수 있다.
도메인 관계를 활용한 도메인 일반화 성능 향상
도메인 관계를 활용하여 도메인 특화 모델을 구축함으로써 도메인 간 일반화 성능을 향상시킬 수 있다.
데이터 노이즈 관점에서 도메인 일반화 이해하기
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.
데이터 노이즈 관점에서 도메인 일반화 이해하기
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 노이즈 관점에서 도메인 일반화 이해하기
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.
개인 도메인 일반화를 위한 A2XP: 전문가 프롬프트에 주목하라
A2XP는 개인 정보를 보호하면서도 도메인 일반화 문제를 해결하는 새로운 접근 방식이다. 이는 전문가 적응과 도메인 일반화라는 두 단계로 구성되며, 전문가 프롬프트를 효과적으로 결합하여 최적의 출력을 달성한다.
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