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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.9
- 수록면
- 623 - 632 (10page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2023.28.5.623
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테스트 단계 도메인 적응은 소스 데이터로 학습된 모델을 테스트 상황에서 소스 데이터에 대한 접근 없이 타겟 도메인에 적응시키는 것을 목표로 한다. 본 논문은 기존 테스트 단계 도메인 적응 분야에 적용 시 일관되게 성능 향상을 보이는 방법론을 소개하고 분석한다. 첫번째 기법은 각 도메인마다 클래스 별 중심값을 구하고 같은 클래스끼리 가까워지도록 학습시킨다. 두번째는 손실함수를 구하는 과정에서 Cross-Entropy 대신 Symmetric Cross-Entropy를 사용하여 모델이 노이즈 레이블에 강건하도록 학습시킨다. 세번째는 모델의 분별력을 증가시킴과 동시에 모델이 특정 클래스로 과하게 예측하는 문제를 해결하기 위해 Information-Maximization 손실함수를 적용한다. 기존 테스트 단계 도메인 적응 모델 중 가장 좋은 성능을 보인 모델에 해당 기법들을 일관된 성능 향상을 확인할 수 있었으며, 해당 기법은 특정한 모델에 국한되지 않기 때문에 다양한 모델에 확장 적용 가능한 장점을 지닌다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Y. Ganin, and V. Lempitsky, “Unsupervised domain adaptation by backpropagation,” International conference on machine learning, PMLR, pp. 1180-1189, 2015.
D. Wang, E. Shelhamer, S. Liu, B. Olshausen, and T. Darrell, "Tent: Fully Test-Time Adaptation by Entropy Minimization," International Conference on Learning Representations, ICLR, 2021.
Q. Wang, O. Fink, L. Van Gool, and D. Dai, "Continual test-time domain adaptation," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 7201-7211, 2022. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00706
D. Chen, D. Wang, T. Darrell, and S. Ebrahimi, "Contrastive test-time adaptation," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 295-305, 2022. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00039
J. Liang, D. Hu, and J. Feng. "Do we really need to access the source data? source hypothesis transfer for unsupervised domain adaptation," International Conference on Machine Learning, PMLR, pp. 6028-6039 2020.
D. Wang, E. Shelhamer, S. Liu, B. Olshausen, and T. Darrell, "Tent: Fully Test-Time Adaptation by Entropy Minimization," International Conference on Learning Representations, ICLR, 2021.
Q. Wang, O. Fink, L. Van Gool, and D. Dai, "Continual test-time domain adaptation," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 7201-7211, 2022. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00706
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J. Liang, D. Hu, and J. Feng. "Do we really need to access the source data? source hypothesis transfer for unsupervised domain adaptation," International Conference on Machine Learning, PMLR, pp. 6028-6039 2020.
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