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저자정보
이강희 (중앙대학교) 배재형 (중앙대학교) 노하은 (중앙대학교) 정승진 (중앙대학교) 최종원 (중앙대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
3,436 - 3,440 (5page)

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Domain shift, where the distribution of the target domain differs from the source domain , presents a significant challenge for deep learning models. Domain Generalization (DG) seeks to address this issue by enhancing the model"s ability to handle unseen target domains effectively. In this paper, we propose a novel DG framework for image classification that leverages contrastive learning and loss scaling. Contrastive learning is employed to disentangle domain-specific and domain-invariant feature vectors. Our classifier is trained exclusively with domain-invariant feature vectors that are robust to domain shifts. Additionally, loss scaling is utilized to prevent overfitting to source domains, thereby enhancing the model"s generalization capabilities to unseen domains.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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