안녕하세요. KDST 박민철입니다.오랜만에 인사드립니다. 그동안 연구하며 공부한 개념을 바탕으로 제가 몰입했던 다양한 딥러닝 연구 주제를 공유하고 소통하는 시간을 갖고자 합니다. 이번 공유 내용에서는, 딥러닝 모델을 배포하고 예측 모델로 활용할 때, 모델이 잘 학습했던 source 데이터와 target 데이터의 분포간 차이로 인해 예측의 어려움을 겪는 상황에서 target 데이터만으로 적응 (adaptation)되도록 지도하는 방법론 중 하나인 Test-Time Adaptation (TTA)에 관한 기술을 소개하겠습니다. TTA는 모델이 배포된 시점, 즉 테스트 시점에 모델의 일부 파라미터를 fine-tuning하는 adaptation 기술입니다.예를 들면, 테스트 데이터 즉 앞서 언급한 target 데..
