프롬프트 설명

승인됨. 이 다이어그램은 컴퓨터 비전 분야의 현실적인 롱테일 데이터를 위해 설계된 이중 분기 준지도 학습 프레임워크를 보여줍니다. 이 프레임워크는 레이블된 데이터(롱테일)와 레이블 없는 데이터(알 수 없는 분포)의 두 데이터 스트림으로 구성됩니다. 두 스트림 모두 공유된 특징 추출기(백본 네트워크)에 의해 처리됩니다. 특징 추출 후, 특징은 두 개의 병렬 분기로 나뉩니다: 레이블 없는 데이터에 대한 유사 레이블을 생성하고 레이블 없는 데이터 분포에 적응하는 편향된 예측기와 균형 잡힌 결정 경계를 장려하도록 훈련되고 최종 추론에 사용되는 균형 잡힌 예측기. 학습 상태 기반 특징 확산 억제 모듈은 백본과 두 예측기 사이에 위치하며 특징 공간에 연결됩니다. 이 모듈은 잘 학습된 클래스에 대한 특징 확장을 억제하는 동시에 학습이 부족한 클래스에 대한 탐색을 보존합니다.