PAWS-VMK의 성능을 향상시키는 요소들이 다른 분야에도 적용될 수 있을까요?
PAWS-VMK의 성능을 향상시키는 요소들인 vMF-SNE 사전학습, MixMatch 손실 및 SKMPS 프로토타입 선택 전략은 다른 분야에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, vMF-SNE 사전학습은 다양한 분야에서 데이터의 구조를 보다 잘 파악하고 효율적인 특성 학습을 도와줄 수 있습니다. MixMatch 손실은 일반적인 반지도 학습 문제에 적용하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, SKMPS 프로토타입 선택 전략은 다양한 데이터셋에서 효율적인 레이블 선택을 통해 모델의 학습을 개선하는 데 활용될 수 있습니다.