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[논문리뷰] REVERSIBLE INSTANCE NORMALIZATION FORACCURATE TIME-SERIES FORECASTING AGAINSTDISTRIBUTION SHIFT

REVERSIBLE INSTANCE NORMALIZATION FOR ACCURATE TIME-SERIES FORECASTING AGAINST DISTRIBUTION SHIFT ICLR 2022에 accept된 논문으로, 저자는 Taesung Kim, Jinhee Kim, Yunwon Tae, Cheonbok Park, Jang-Ho Choi, Jaegul Choo 으로 카이스트에서 나온 논문이다. 이 논문은 Time-series Forecasting의 domain shift에 대해 다룬 논문이다. Motivation Time-series forecasting은 healthcare, economics 와 같이 일반적인 daily problem를 다루기 위해 중요한 분야이다. 지금까지의 연구는 long-te..

논문리뷰 2024.03.23
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a M.S. student in Artificial Intelligence at Sogang University. https://sites.google.com/view/minyoung-lee

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Time-Series Forecasting, acceptable response, Domain Generalization, sensitive questions, Domain Shift, Texture Bias, Whitening, Stylized ImageNet, Robustness, Semantic Segmentation, DASS, VQA model, domain adaptation, Shape Bias, DGSS, normalization, Unsupervised Domain Adaptation, Denormalization, unimodal bias, contrastive learning,

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