[논문리뷰] FDSML: Formula-Driven Supervised Metric Learning with Parameter-Aware Triplet Loss본 논문은 기존 FDSL이 사전 학습을 단순 분류 문제로만 정의하여 데이터의 연속적인 생성 과정을 무시하고 있음을 지적합니다. 기존 모델들은 이산적 레이블에 의존하기 때문에 이미지 간의 세밀한 기하학적 관계를 포착하지 못하며, 결과적으로 클래스 경계에 과적합(Overfit)되는 한계를 보입니다.#Review#Formula-Driven Supervised Learning#Metric Learning#Synthetic Data#Iterated Function System#Triplet Loss#Representation Learning2026년 10월 29일댓글 수 로딩 중