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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 365 - 368 (4page)
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Domain generalization aims to generalize a model to a previously unseen domain. Generalizing the model by narrowing the gap between the domains of training data and test data is an essential task for applying the neural network model to reality. In this paper, we adopt meta-dropout technique to domain generalization settings that can perturb the training examples. We parameterize and train noise so that general decision boundaries can be more accurately predicted. Experimental results on the PACS dataset have shown that the proposed method yields superior performance than existing methods.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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