연구진은 오픈셋 준지도 학습에서 이상치 샘플을 처리하는 새로운 방법인 Geometric Gradient Rectification (GGR)을 제안했어요.
GGR은 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 그래디언트 수준에서 제어를 수행하며, 감독 학습 그래디언트를 기준으로 보조 그래디언트를 조정해요.
CIFAR 및 ImageNet 벤치마크 실험 결과, GGR은 기존 오픈셋 준지도 학습 방법보다 성능이 향상되었으며, 일반화 성능과 이상치에 대한 강건성 모두 개선되었어요.