Universal Domain Adaptation

Universal Domain Adaptation은 소스 도메인과 타겟 도메인 간의 데이터 분포 차이를 해결하기 위한 머신 러닝 기술입니다. 이 기술은 전이 학습 방법을 통해 미리 본 적 없는 타겟 도메인에서 모델의 좋은 일반화 성능을 유지할 수 있게 합니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 이 기술이 모델의 크로스-도메인 인식 능력을 효과적으로 향상시키고, 실제 응용 시나리오에서의 견고성과 적응성을 증가시켜 실용적인 가치가 매우 높습니다.