FlatManifold은 심각한 라벨 노이즈와 도메인 변화에 강건한 지속적 학습 프레임워크입니다. Nyström 매니폴드 평탄화 맵과 RKHS를 활용하여 복잡한 도메인 변화에 적응합니다. 라벨 노이즈 영향을 완화하기 위해 복잡한 샘플 필터링 대신 평탄화된 공간 자체의 수학적 강건성을 활용합니다. 로봇 데이터셋 실험 결과, 40%의 대칭 라벨 노이즈에서도 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보였습니다.