반응형 TTA2 [딥러닝 with Python] TTA의 원리 (심화) 안녕하세요. 지난 포스팅에서는 AI 모델이 변화무쌍한 현실 세계에 적응하는 기술, TTA(Test-Time Adaptation)의 기본 개념을 소개해 드렸습니다. [딥러닝 with Python] TTA란? (Test-Time Adaptation) [딥러닝 with Python] TTA란? (Test-Time Adaptation)- 우리는 종종 잘 훈련된 AI 모델이 실제 환경에서는 예상보다 낮은 성능을 보이는 경우를 접하곤 합니다. - 예를 들어, "화창한 날에만 주행을 학습한 자율주행차가 갑자기 폭설을 만난다면? 혹jaylala.tistory.com 그런데, "그래서 TTA가 정확히 '어떻게' 실시간으로 적응한다는 거지?", "테스트하는데 정답(Label)도 없이 어떻게 학습이 가능한 거야?" 와 같.. 2025. 8. 12. [딥러닝 with Python] TTA란? (Test-Time Adaptation) - 우리는 종종 잘 훈련된 AI 모델이 실제 환경에서는 예상보다 낮은 성능을 보이는 경우를 접하곤 합니다. - 예를 들어, "화창한 날에만 주행을 학습한 자율주행차가 갑자기 폭설을 만난다면? 혹은 잘 보정된 병원 카메라로 학습한 의료 AI가 구형 스마트폰으로 찍은 사진을 판독해야 한다면?" 이와 같은 상황들이 있을 수 있습니다. - 이처럼 학습 데이터와 실제 테스트 데이터의 환경 차이(분포 변화, Distribution Shift)는 AI 모델의 성능을 저하하는 주된 원인이 됩니다. - 오늘 소개해 드릴 TTA(Test-Time Adaptation, 테스트 시점 적응)는 바로 이 문제를 해결하기 위한 아주 흥미롭고 실용적인 기술입니다. AI 모델이 '온실 속 화초'처럼 학습 환경에만 머무는 것이 아니라.. 2025. 8. 12. 이전 1 다음 반응형
