prior-preserving

Huggingface Diffuser
사전 보존(prior-preserving)

src: HuggingFace Transformer

사전 보전은 딥러닝 또는 확률 모델에서 사용되는 개념 중 하나입니다. 이 용어는 모델의 훈련 과정 중에 발생하는 변화나 업데이트가 모델의 사전 지식(prior knowledge)을 보존하는 것을 나타냅니다.

모델을 훈련할 때, 모델은 입력 데이터와 목표 출력 데이터 간의 관계를 학습합니다. 그러나 때로는 모델에 사전 지식을 주입하려고 합니다. 사전 지식은 모델이 이미 알고 있는 정보나 특정 제약 조건을 나타낼 수 있습니다. 사전 보존은 모델의 훈련 과정에서 이러한 사전 지식을 보존하려는 의도를 나타냅니다.

참조

  1. [prior-preserving의 의미]. https://chat.openai.com/