VLM의 사전 학습 데이터 분포와 SGG 작업 데이터 분포 간 차이를 줄이기 위한 방법으로는 LM Estimation과 Post-hoc Logits Adjustments가 있습니다. LM Estimation은 사전 학습 데이터의 단어 분포를 추정하여 SGG 작업에 맞게 조정하는 방법이며, Post-hoc Logits Adjustments는 모델의 예측을 보정하여 편향을 줄이는 방법입니다.