[논문리뷰] Learning Discriminative Geometry for Drifting Models본 연구는 모델이 학습 후 실제 운영 환경에서 발생하는 Model Drift 문제로 인해 Discriminative 능력을 상실하는 현상을 해결하고자 합니다. 기존의 접근 방식들은 주로 Retraining이나 Fine-tuning에 의존하지만, 이는 많은 컴퓨팅 자원을 소모하며 데이터 효율성이 낮다는 한계가 있습니다.#Review#Discriminative Geometry#Drifting Models#Model Drift#Representation Learning#Feature Alignment#Domain Adaptation2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중