임의 텍스트 미세조정 학습을 통한 CLIP 모델의 학습 외 분포 데이터 탐지 성능 향상 방법

Q: 이 논문에서 정의한 학습 외 분포 데이터 탐지란 무엇인가?

학습 외 분포 데이터 탐지(OoDD)는 딥러닝 모델이 학습 시 보지 못했던 새로운 입력이 들어왔을 때, 이를 올바르게 예측하기 어려운 입력으로 탐지하는 역할을 수행한다. 이는 모델의 학습 데이터 분포와 다른 분포를 갖는 데이터를 식별하여 모델의 신뢰성과 안정성을 보장한다.

Q: CLIP 모델의 학습 외 분포 데이터 탐지 성능을 향상시키는 방법은 무엇인가?

연구 결과, CLIP 모델에 임의 텍스트를 활용한 대조 미세조정을 적용하여 학습 외 분포 데이터 탐지 성능을 향상할 수 있다. 이는 ID 이미지와 임의 텍스트를 부정 샘플 쌍으로 사용하여, ID 이미지와 의미가 일치하는 텍스트 쌍의 유사도는 높이고 그렇지 않은 쌍의 유사도는 낮추도록 결합 이미지-텍스트 특징공간을 확장함으로써 달성된다.

김정현; 김지효; 황상흠

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김정현 (서울과학기술대학교) 김지효 (서울과학기술대학교) 황상흠 (서울과학기술대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 593 - 595 (3page)

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학습 외 분포 데이터 탐지(out-of-distribution detection)는 딥러닝 모델 배포 단계에서 모델의 신뢰성과 안정성을 보장하기 위한 필수적인 기능이다. 이전까지 대부분의 학습 외 분포 데이터 탐지 연구는 단일모달을 이용한 연구가 주를 이뤘다. 최근 들어, 단일모달보다 다중모달 학습 방법론이 더 풍부한 특징공간을 형성할 수 있다고 알려지며 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 시각과 언어, 두 모달의 데이터를 함께 학습하는 대조 ... 전체 초록 보기

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