개요Test-Time Training(TTT)은 학습이 완료된 모델이 테스트 단계에서 입력 데이터에 대해 스스로를 추가로 학습(최적화)하는 방식입니다. 이는 학습 데이터와 테스트 데이터 간의 분포 차이(domain shift)에 적응하기 위한 방식으로, 특히 일반화 성능 향상과 도메인 적응(domain adaptation)에 효과적인 기법으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의테스트 단계에서 입력 데이터에 대해 모델을 부분적으로 추가 학습시키는 방법목적도메인 이동이나 예측 불확실성이 높은 상황에서 성능 향상필요성실제 서비스 환경에서는 학습 시점과 다른 데이터 분포에 자주 노출됨2. 주요 특징특징설명장점Self-supervised learning 활용레이블 없이 입력으로부터 자체 학습 ..
