엔트로피의 한계
엔트로피가 낮다는 이유만으로 적응에 유용한 예시라고 판단하기 어려운 경우가 있다. 연구는 편향된 시나리오에서 이런 신뢰도 평가의 문제를 실험하고 예측에 영향을 주는 잠재 요인의 관점으로 분석했다.
형태를 바꾸기 전후의 차이
PLPD는 객체를 파괴하는 변환 전후의 예측 차이로 객체 형태가 예측에 미친 영향을 수치화한다. 단순한 출력 확신 외에 모델이 무엇에 의존했는지를 반영하려는 지표다.
예시 선택과 가중
DeYO는 엔트로피와 PLPD를 함께 사용해 학습할 예시를 선택하고 가중을 부여한다. 예측할 때 형태 정보를 주로 활용한 예시를 우선하는 구성을 제시했다.
편향과 복합 조건의 평가
연구는 편향된 조건과 여러 어려움이 함께 나타나는 조건을 포함해 평가했다. 중심은 예측의 확신과 형태 정보의 기여를 구분해 적응 신호로 사용하는 것이다.
관련 문서
Tent 시험 시점 적응 / EATA 시험 시점 적응 / SAR 시험 시점 적응 / ROID 시험 시점 적응 / AR-TTA / CNN의 질감과 형태 편향