ノイズのあるドメイン一般化のための自己アンサンブル事後学習

この記事は、ArXivから提供されており、機械学習モデルの一般化能力を向上させるための新しいアプローチを提示している可能性があります。特に、トレーニングデータにノイズがあり、ターゲットドメインがトレーニングドメインと異なるシナリオに焦点を当てています。タイトルは、最初の学習フェーズ後に適用される自己アンサンブル技術に焦点を当てていることを示唆しています。研究分野は、AIモデルの堅牢性と適応性の向上に焦点を当てている可能性が高いです。