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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,705 - 1,708 (4page)
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Learning robust vision models that perform well in situations of out-of-distribution (OOD) is an important task for model deployment in real-world settings. This field has been actively researched for a long time and many proposed works achieved small performance gain compared to the simplest empirical risk minimization (ERM) method which was evaluated on a benchmark of restricted hyperparameter search space. We verify that the most effective methods are ensembling diverse models and scaling up the size of pretraining. Next, we focus on exploiting the knowledge of large pretrained models to solve domain generalization problems. However previous works have proven that naively fine-tuning a large pretrained model harms the OOD robustness. By incorporating parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods to large pretrained models we can effectively mitigate the loss of OOD robustness and achieve state-ofthe-art performance in domain generalization tasks.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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