TechNOTE

EATS 논문을 읽던 중, loss function에 Soft dynamic time warping 이 사용된 것을 확인하였다. Dynamic Time Warping 은 연속적인 시퀀스 를 비교할 때, 유클리디안 거리 보다 더 알맞게 거리 측정을 해주는 좋은 녀석이다. 설명을 해 보도록 하겠다. Dynamic Time Warping A = [2,2,3,4,5] B = [1,2,3,3,4] 다음과 같은 두 sequence 데이터를 비교한다고 생각 해보자. (EATS를 기준으로 생각해 보면.. 사실 offset의 기준에 따라 generator 가 sqeuence를 만들어 내긴 하지만 그 기준이 제대로 학습되지 않았을 때는 시작과 끝이 다를 수도 있을 것이다.) Euclidian distance를 생각해 본다..