Data Science/ML & DL
Distribution Shift
Distribution ShiftDistribution Shift는 훈련 데이터와 실제 예측에 사용할 데이터가 다른 분포에서 생성될 때 발생하는 상황을 나타낸다. 이는 조건부 확률로 표현이 가능한데, 사건 B가 일어나는 경우에 사건 A가 일어날 확률을 '사건 B에 대한 A의 조건부확률'이라 하고 \( P(A∣B) \)로 표기한다. Distribution Shift의 대표적인 유형은 다음과 같다. Covariate Shift: \( P(Y|X) \)는 그대로이지만 \( P(X) \)는 변하는 경우.예를 들어, 학습 데이터에서는 대부분 사실적인 이미지(photorealistic images)를 보았지만, 테스트 데이터에서는 대부분 만화 같은 이미지(cartoonish images)가 제공되는 상황이 해당된다..
