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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,338 - 2,341 (4page)
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Recently, deep learning research has focused on improving learning efficiency with the emergence of forward-forward (FF) networks that can replace backpropagation. However, from the perspective of domain generalization using multiple source domains, the training cost actually increases. Therefore, we aggressively utilize the advantage that FF can learn layer by layer and propose a method that does not selectively learn layers as learning progresses sequentially, while simultaneously improve the performance of domain generalization by performing feature alignment. As a result of the experiment, our proposed method improves accuracy by an average of 10.57% with a total 40% reduced learning cost compared to the baseline.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Backgrounds
Ⅲ. Proposed Methods
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion
참고문헌
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