독립적이지 않은 시험 자료
실제 응용의 시험 예시는 시간에 따라 서로 관련돼 있을 수 있다. NOTE는 자료가 독립이고 동일한 분포를 따른다는 조건에서 벗어나는 흐름의 시험 시점 적응을 다룬다.
표본에 맞춘 정규화
IABN은 분포 밖 예시에 대한 정규화를 보정하는 구성이다. 연속해서 들어온 예시의 특성이 정규화 과정에 주는 영향을 다룬다.
예측 균형 저장소 샘플링
PBRS는 클래스가 균형적인 방식으로 표본을 모아 비독립 흐름에서 독립적인 자료 흐름을 모사하려 한다. 정규화 보정과 샘플링을 함께 사용한다.
현실의 연속 자료 평가
연구는 현실의 비독립 자료 흐름을 포함한 여러 데이터셋에서 평가했다. 시간적 상관관계가 있는 조건과 기존의 독립 자료 조건을 함께 비교했다.
관련 문서
DELTA 시험 시점 적응 / RoTTA / CoTTA / SAR 시험 시점 적응 / Tent 시험 시점 적응 / LAME 시험 시점 적응