Source Free Domain Adaptation
소스-프리 도메인 적응(SFDA)은 머신 러닝과 컴퓨터 비전 분야에서 소스 도메인 데이터에 접근할 수 없이 사전 학습된 모델을 새로운 대상 도메인에 적응시키는 방법입니다. 이 접근 방식은 소스 데이터를 공유할 수 없는 상황, 예를 들어 개인정보 문제, 큰 데이터 양, 또는 소유권 제한 등에서 중요한 장점을 제공하며, 새로운 환경에서 모델의 일반화 능력과 성능을 효과적으로 향상시킵니다.
소스-프리 도메인 적응(SFDA)은 머신 러닝과 컴퓨터 비전 분야에서 소스 도메인 데이터에 접근할 수 없이 사전 학습된 모델을 새로운 대상 도메인에 적응시키는 방법입니다. 이 접근 방식은 소스 데이터를 공유할 수 없는 상황, 예를 들어 개인정보 문제, 큰 데이터 양, 또는 소유권 제한 등에서 중요한 장점을 제공하며, 새로운 환경에서 모델의 일반화 능력과 성능을 효과적으로 향상시킵니다.