[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,65 +2,256 @@
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id: wiki-2026-0508-generalization-in-ai
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title: Generalization in AI
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Gen-AI-001]
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aliases: [generalization, OOD, distribution shift, robustness, double descent, scaling laws]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, machine-learning, generalization, Overfitting, Regularization]
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confidence_score: 0.96
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verification_status: applied
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tags: [ml, generalization, ood, robustness, scaling, double-descent, foundation-model]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Python
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applicable_to: [ML Theory, Foundation Models, Robustness]
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# Generalization in AI (AI의 일반화 능력)
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# Generalization in AI
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "학습 데이터를 외우지 말고, 데이터 속에 숨겨진 보편적인 법칙을 통찰하라" — 모델이 학습 데이터셋에만 특화되지 않고, 실제 운영 환경에서 마주하는 낯선 데이터에 대해서도 높은 성능을 유지할 수 있는 능력.
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## 매 한 줄
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> **"매 unseen data 의 의 의 perform"**. 매 train ↔ test gap. 매 modern: 매 over-parameterization paradox, 매 double descent (Belkin), 매 grokking, 매 OOD robustness, 매 foundation model emergent generalization.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 훈련 오차(Training Error)와 검증 오차(Validation Error) 사이의 간극을 최소화하고, 단순한 모델 구조와 풍부한 데이터를 통해 데이터의 '노이즈'가 아닌 '신호'를 학습하는 패턴.
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- **주요 저해 요인:**
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- **Overfitting (과적합):** 모델이 너무 복잡하여 학습 데이터의 무작위 노이즈까지 학습해버린 상태.
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- **Data Bias:** 학습 데이터가 현실의 다양성을 충분히 반영하지 못한 경우.
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- **일반화 향상 전략:**
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- **Regularization (L1, L2):** 모델의 가중치가 너무 커지지 않도록 제약.
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- **Data Augmentation:** 데이터의 양과 다양성을 인위적으로 늘림.
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- **Early Stopping:** 검증 오차가 오르기 시작하는 시점에 학습 중단.
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- **Cross-Validation:** 데이터를 여러 번 교차하여 검증함으로써 평가의 신뢰도 확보.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** "모델이 복잡할수록 나쁘다(Occam's Razor)"는 고전적 믿음이, 거대 모델에서는 오히려 매개변수가 많을수록 일반화 성능이 좋아지는 'Double Descent' 현상이 발견되며 패러다임 변화 발생.
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||||
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 일반화 능력을 테스트하기 위해, 학습에 사용되지 않은 외부 지식 소스(Uber, Europeana 등)를 활용한 'Out-of-distribution' 벤치마크를 정기적으로 수행함.
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### 매 traditional view
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- **Overfitting**: 매 capacity > complexity.
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- **Underfitting**: 매 capacity < complexity.
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- **Sweet spot**: 매 bias-variance trade-off.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Overfitting-and-Underfitting|Overfitting-and-Underfitting]], [[Regularization-Techniques|Regularization-Techniques]], Cross-Validation, [[Few-Shot-Learning|Few-Shot-Learning]]
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||||
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Generalization-in-AI.md
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### 매 modern view (DL)
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- **Double descent** (Belkin 2019): 매 over-param → 매 generalize.
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- **Grokking** (Power 2022): 매 long-after-overfit → 매 generalize.
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- **Lottery ticket** (Frankle): 매 sparse subnet.
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- **Implicit regularization** (SGD).
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- **Flat minima** → 매 better generalize.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 scaling laws
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- **Kaplan 2020**: power law (loss vs N, D, C).
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- **Chinchilla** (Hoffmann 2022): 매 D = 20·N optimal.
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- **Llama 3 / 4**: 매 over-train 의 trend.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 OOD robustness
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- **Distribution shift**: covariate, label, concept.
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- **Group robustness** (worst-case).
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- **Invariant features** (causal).
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- **Domain generalization**.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. **Production ML monitoring**.
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2. **Self-driving safety**.
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3. **Medical AI**.
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4. **Foundation model evals**.
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5. **Few-shot transfer**.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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## 💻 패턴
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Train / val / test split
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```python
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||||
from sklearn.model_selection import train_test_split
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||||
X_tr, X_temp, y_tr, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.3, stratify=y)
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||||
X_val, X_te, y_val, y_te = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, stratify=y_temp)
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||||
```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Detect overfit
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```python
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||||
def overfit_check(train_loss, val_loss, threshold=0.1):
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||||
gap = (val_loss - train_loss) / train_loss
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||||
return gap > threshold
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Early stopping (val)
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||||
```python
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class EarlyStop:
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||||
def __init__(self, patience=5):
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||||
self.patience = patience; self.best = float('inf'); self.bad = 0
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||||
def step(self, val_loss):
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||||
if val_loss < self.best: self.best = val_loss; self.bad = 0; return False
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||||
self.bad += 1; return self.bad > self.patience
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||||
```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Double descent visualization
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```python
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||||
def double_descent_curve(model_capacity_range, loss_fn):
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||||
"""매 small → optimum → big = train ↑ but generalize ↑."""
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||||
losses = []
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||||
for cap in model_capacity_range:
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||||
m = build_model(cap).fit(X_train, y_train)
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||||
losses.append(loss_fn(m, X_val, y_val))
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||||
return losses # 매 W-shaped curve
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||||
```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### OOD detection (Mahalanobis)
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||||
```python
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||||
def ood_score(test_features, train_features):
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||||
mu = train_features.mean(0)
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||||
cov_inv = np.linalg.pinv(np.cov(train_features.T))
|
||||
diff = test_features - mu
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||||
return np.sqrt(np.einsum('bi,ij,bj->b', diff, cov_inv, diff))
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||||
```
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||||
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||||
### Distribution shift (PSI)
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||||
```python
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||||
def population_stability_index(expected, actual, bins=10):
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||||
e_hist, edges = np.histogram(expected, bins=bins)
|
||||
a_hist, _ = np.histogram(actual, bins=edges)
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||||
e_pct = e_hist / len(expected) + 1e-9
|
||||
a_pct = a_hist / len(actual) + 1e-9
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||||
return ((a_pct - e_pct) * np.log(a_pct / e_pct)).sum()
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||||
# 매 < 0.1: stable; > 0.25: significant shift
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```
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||||
### Group robustness (Worst-Group)
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||||
```python
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||||
def worst_group_acc(predictions, labels, groups):
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||||
group_accs = {}
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for g in np.unique(groups):
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||||
mask = groups == g
|
||||
group_accs[g] = (predictions[mask] == labels[mask]).mean()
|
||||
return min(group_accs.values()), group_accs
|
||||
```
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||||
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||||
### Domain generalization (DRO)
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||||
```python
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||||
def dro_loss(losses_per_group, eta=1.0):
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||||
"""매 distributionally robust opt."""
|
||||
return np.exp(losses_per_group * eta).mean()
|
||||
```
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||||
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||||
### Augmentation (improve generalization)
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||||
```python
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||||
import torchvision.transforms as T
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||||
augment = T.Compose([
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||||
T.RandomHorizontalFlip(),
|
||||
T.RandomCrop(32, padding=4),
|
||||
T.ColorJitter(0.2, 0.2, 0.2),
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||||
T.AutoAugment(),
|
||||
])
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||||
```
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||||
### Mixup (interpolation)
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||||
```python
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||||
def mixup(x, y, alpha=0.4):
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||||
lam = np.random.beta(alpha, alpha)
|
||||
idx = torch.randperm(x.size(0))
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||||
x_mix = lam * x + (1 - lam) * x[idx]
|
||||
y_a, y_b = y, y[idx]
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||||
return x_mix, y_a, y_b, lam
|
||||
```
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||||
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||||
### SAM (Sharpness-Aware Minimization)
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||||
```python
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||||
from torch.optim import Optimizer
|
||||
class SAM(Optimizer):
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||||
def __init__(self, params, base_optim, rho=0.05):
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||||
super().__init__(params, dict())
|
||||
self.base = base_optim; self.rho = rho
|
||||
```
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||||
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||||
### Flat-minima detection
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||||
```python
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||||
def flatness(model, loss_fn, X, y, eps=0.01, n_perturb=20):
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||||
base = loss_fn(model(X), y).item()
|
||||
perturbed = []
|
||||
for _ in range(n_perturb):
|
||||
for p in model.parameters():
|
||||
p.data += eps * torch.randn_like(p)
|
||||
perturbed.append(loss_fn(model(X), y).item())
|
||||
for p in model.parameters():
|
||||
p.data -= eps * torch.randn_like(p) # 매 simplified
|
||||
return np.mean(perturbed) - base
|
||||
```
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||||
|
||||
### Scaling law extrapolation
|
||||
```python
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||||
def power_law(N, alpha, beta, eps):
|
||||
return alpha + beta / N ** eps
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||||
from scipy.optimize import curve_fit
|
||||
def fit_scaling(model_sizes, losses):
|
||||
return curve_fit(power_law, model_sizes, losses, p0=[1, 1, 0.5])[0]
|
||||
```
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||||
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||||
### Robustness eval
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||||
```python
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||||
def robustness_eval(model, attacks):
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||||
results = {}
|
||||
for name, attack_fn in attacks.items():
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||||
adv_X = attack_fn(model, X_test, y_test)
|
||||
results[name] = (model(adv_X).argmax(-1) == y_test).float().mean().item()
|
||||
return results
|
||||
```
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||||
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||||
### Calibration (ECE)
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||||
```python
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||||
def expected_calibration_error(probs, labels, n_bins=10):
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||||
bin_edges = np.linspace(0, 1, n_bins + 1)
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||||
ece = 0
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||||
for i in range(n_bins):
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||||
mask = (probs >= bin_edges[i]) & (probs < bin_edges[i+1])
|
||||
if mask.sum() == 0: continue
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||||
bin_acc = labels[mask].mean()
|
||||
bin_conf = probs[mask].mean()
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||||
ece += (mask.sum() / len(probs)) * abs(bin_acc - bin_conf)
|
||||
return ece
|
||||
```
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||||
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||||
### Transfer learning eval
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||||
```python
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||||
def transfer_score(source_model, target_X, target_y):
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||||
"""매 frozen feature → linear probe."""
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||||
feats = source_model.encode(target_X)
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||||
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
|
||||
return LogisticRegression().fit(feats, target_y).score(feats, target_y)
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Overfit (small data) | Augment + early stop |
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| Underfit | More capacity |
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| Distribution shift | Monitoring + retrain |
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| OOD robustness | Augment + DRO |
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| Few-shot | Foundation model + transfer |
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| Production | + monitor + calibration |
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**기본값**: 매 augmentation + early stop + flat min (SAM/SWA) + OOD detect + monitor PSI in prod.
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Machine-Learning]] · [[Statistical-Learning]]
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||||
- 변형: [[Double-Descent]] · [[Grokking]] · [[OOD-Generalization]]
|
||||
- 응용: [[Foundation-Models]] · [[Transfer-Learning]] · [[Domain-Adaptation]]
|
||||
- Adjacent: [[Epistemic-Uncertainty]] · [[Calibration]] · [[Concept-Drift]]
|
||||
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 모든 ML deployment. 매 monitoring. 매 robustness eval.
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**언제 X**: 매 train-only academic.
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## ❌ 안티패턴
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- **Test set leak**: 매 fake high score.
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- **No OOD eval**: 매 production failure.
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- **Capacity ↓ 의 always**: 매 modern DL 의 reverse.
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- **No calibration**: 매 confidence misleading.
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||||
- **No drift monitor**: 매 silent degrade.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Belkin 2019, Power Grokking 2022, Hoffmann Chinchilla, Vapnik SLT).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-04-20 | Auto |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — bias-var + 매 double descent / OOD / DRO / SAM / scaling code |
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Reference in New Issue
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