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논문 리뷰: Unsupervised Model Drift Estimation with Batch Normalization Statistics

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2022-07-30 2 분 소요

저자들은 label이 없는 test 데이터에 대한 배치 정규화 층의 특성을 이용하여 model drift estimation 방법을 제안합니다. 또한 input 데이터의 샘플링 오류를 해결하기 위해 각 표현 계층에 행렬 분해를 채택했습니다.

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2022-06-05 3 분 소요

FHDDM은 sliding window와 hoeffding을 이용하여 계산량을 줄이고 concept drift를 더 잘 detect하는 기법입니다.

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2022-06-05 1 분 소요

Concept Drift Detection에 대한 기법들을 공부하면서 자연스레 나온 부등식들을 정리해보았습니다.

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2022-06-03 5 분 소요

Concept Drift는 시간이 지남에 따라 데이터의 통계적인 특성이 변하는 것을 말합니다. 이에 학습된 모델은 자연스레 성능이 떨어지기 때문에 drift를 잘 감지해야 합니다. 감지하는 방법들이 무엇이 있는지 살펴봅니다.