동적모델조정 썸네일형 리스트형 Test-time Adaptation: 추론 시 도메인 적응 시스템 - 실시간 환경 변화에 대응하는 지능형 AI 서론: 배포 후 발생하는 도메인 시프트 문제머신러닝 모델이 실제 환경에 배포된 후 가장 흔히 마주치는 문제는 예상치 못한 도메인 변화입니다. 훈련 시점과 추론 시점 사이의 환경 차이로 인해 모델 성능이 급격히 저하되는 현상이 빈번하게 발생합니다.전통적인 접근법에서는 새로운 데이터로 모델을 재훈련하거나 별도의 적응 과정을 거쳐야 했습니다. 하지만 **Test-time Adaptation(TTA)**은 추론 과정에서 실시간으로 모델을 환경에 맞게 조정하는 혁신적인 패러다임을 제시합니다.이 기술은 특히 의료 진단, 자율주행, 로봇 공학 등 환경 변화가 빈번하면서도 즉각적인 대응이 필요한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.Test-time Adaptation의 핵심 원리추론 중 실시간 학습TTA의 가장 중.. 더보기 이전 1 다음
