ai모델배포 썸네일형 리스트형 Domain Generalization 기법을 활용한 내성 있는 모델 개발: 다양한 환경에서도 안정적인 AI 구현 서론: 실제 환경에서의 모델 성능 저하 문제머신러닝 모델을 실제 환경에 배포할 때 가장 큰 도전 중 하나는 도메인 변화로 인한 성능 저하입니다. 실험실에서 완벽하게 작동하던 모델이 실제 현장에서는 예상보다 낮은 성능을 보이는 경우가 빈번하게 발생합니다.이러한 문제는 훈련 데이터와 실제 테스트 환경 간의 분포 차이에서 비롯됩니다. 예를 들어, 특정 병원의 의료 영상으로 훈련된 모델이 다른 병원의 장비나 촬영 조건에서는 정확도가 크게 떨어질 수 있습니다.Domain Generalization은 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술로, 다양한 도메인에서 일관된 성능을 유지할 수 있는 내성 있는 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.Domain Generalization의 핵심 개념도메인 불변 특징 학습Doma.. 더보기 이전 1 다음
