Flow Matching에서의 방향 및 주파수 교정을 통한 노출 편향(Exposure Bias)의 자가 완화

요약

Flow Matching 모델의 훈련과 추론 간 불일치로 발생하는 노출 편향(Exposure Bias) 문제를 해결하기 위한 DEFAR 프레임워크를 제안합니다. 방향 및 주파수 적응형 피드백을 통해 모델이 스스로 편향을 교정하고 누락된 주파수 성분을 강화하도록 설계되었습니다.

핵심 포인트

• DEFAR 프레임워크를 통한 Flow Matching의 노출 편향 자가 완화
• 항-표류 교정(ADR)을 통한 모델의 능동적 자가 교정 능력 부여
• 주파수 보상(FC)을 통해 고노이즈 단계의 저주파 성분 강화
• ImageNet 등 주요 데이터셋에서 기존 베이스라인 대비 우수한 성능 입증