NeuralFlyの学習表現は、どのようにして風の条件に依存しない共通の表現を学習できているのか
Neural-Flyの学習表現は、風の条件に依存しない共通の表現を学習するために、Domain Adversarially Invariant Meta-Learning（DAIML）アルゴリズムを使用しています。このアルゴリズムは、異なる風条件におけるデータのドメインシフト問題に対処するために開発されました。具体的には、DAIMLは、異なる風条件におけるデータの分布の違いを考慮して、共通の表現を学習することができます。学習された表現関数ϕは、風の条件に依存しない特徴を捉え、それに基づいて風条件ごとの線形係数aを適応させることで、風の影響を効果的にモデル化しています。