스타일 편향을 줄여 도메인 간 차이를 감소시키기

컨벌루션 신경망(CNNs)은 새로운 테스트 도메인에 직면할 때 성능을 유지하지 못하는 경우가 많으며, 이는 도메인 시프트 문제로 알려져 있습니다. 최근 연구들은 이 문제의 주요 원인이 CNNs이 도메인 변화에 민감한 이미지 스타일(즉, 질감)보다는 내용(즉, 형태)에 대한 강한 귀납적 편향 때문이라고 제시하고 있습니다. 이러한 연구를 바탕으로, 우리는 도메인 간의 차이를 줄이기 위해 CNNs의 내재적인 스타일 편향을 감소시키는 방법을 제안합니다. 우리의 스타일 무관 네트워크(SagNets)는 스타일 인코딩을 클래스 카테고리에서 분리하여 스타일 편향 예측을 방지하고 내용에 더 집중할 수 있도록 설계되었습니다. 광범위한 실험 결과, 우리의 방법이 효과적으로 스타일 편향을 줄이고 도메인 시프트 하에서 모델의鲁棒性(Robustness)를 높이는 것을 확인하였습니다. 이 방법은 다수의 데이터셋에서 도메인 일반화, 비지도 도메인 적응, 준비지도 도메인 적응 등 다양한 크로스-도메인 작업에서 뛰어난 성능 개선을 보여주었습니다.注：在最后一句中，“鲁棒性”是中文术语，正确的韩文术语应该是“내성”或“강건성”。因此，修正后的句子如下：광범위한 실험 결과, 우리의 방법이 효과적으로 스타일 편향을 줄이고 도메인 시프트 하에서 모델의 강건성을 높이는 것을 확인하였습니다. 이 방법은 다수의 데이터셋에서 도메인 일반화, 비지도 도메인 적응, 준비지도 도メ인适應(Adaptation) 등 다양한 크로스-도메인 작업에서 뛰어난 성능 개선을 보여주었습니다。再次注释：最后一句中的“适應”是中文术语，正确的韩文术语应该是“적응”。因此，最终的翻译如下：광범위한 실험 결과, 우리의 방법이 효과적으로 스타일 편향을 줄이고 도메인 시프트 하에서 모델의 강건성을 높이는 것을 확인하였습니다. 이 방법은 다수의 데이터셋에서 도메인 일반화, 비지도 도메인 적응, 준비지도 도메인 적응 등 다양한 크로스-도메인 작업에서 뛰어난 성능 개선을 보여주었습니다.