CIEGAD：幾何学認識とドメイン調整を実現するデータ拡張フレームワーク

この論文は、幾何学とドメイン調整を組み込むことでAIモデルを改善するように設計された新しいデータ拡張フレームワークであるCIEGADを紹介しています。このフレームワークは、クラスター条件付きアプローチを通じてモデルのパフォーマンスと堅牢性を向上させることを目的としています。

• •CIEGADは、データ拡張のために幾何学とドメイン調整を利用しています。
• •このフレームワークは、クラスター条件付きの補間と外挿アプローチを採用しています。
• •この研究はArXivに掲載されており、初期段階の研究であることを示しています。