균일성 감소 정규화: OODD성능 향상을 위한 다중모달 미세조정

Q: 이 논문에서 정의한 URR(Uniformity Reduction Regularization)이란 무엇인가?

특징 벡터 분포의 균일성을 감소시키는 정규화 방법으로, 대조 학습 기반의 미세 조정 과정에서 ID 데이터의 특징 벡터들이 서로 과도하게 멀어지는 것을 억제함으로써 OODD 성능 저하 문제를 해결하고 모델의 신뢰성을 높이는 기술이다.

Q: FLYP 미세 조정 방식이 OODD 성능을 저하시키는 원인은 무엇인가?

연구 결과, FLYP 방식은 대조 학습의 특성상 특징 벡터 분포의 균일성을 지나치게 높이는 경향이 있으며, 이러한 균일성 증가가 결과적으로 외부 분포 데이터를 탐지하는 OODD 성능을 떨어뜨리는 핵심 요인으로 작용한다.

김정현; 황상흠

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김정현 (서울과학기술대학교) 황상흠 (서울과학기술대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,073 - 1,075 (3page)

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딥러닝 모델 배포 단계에서 학습 외 분포 데이터 탐지(out-of-distribution detection; OODD)는 모델의 신뢰성과 안정성을 보장하기 위한 필수적인 기능이다. 최근 들어, 대조 언어-이미지 사전학습(contrastive language-image pre-training; CLIP)과 같은 대규모 다중모달 사전학습 모델이 전이학습(transfer learning)에서 좋은 성능을 보이는 것이 알려지면서, 이를 활용하는 OODD 연구가 주목 받고 있다. 본 논문에서는 CLIP 모델 미세조정 방법론 중, 다중 ... 전체 초록 보기

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