Unsupervised Domain Adaptation

비지도 도메인 적응은 소스 도메인에서 많은 레이블이 붙은 훈련 샘플을 통해 학습된 지식을 레이블이 없는 데이터만 있는 타겟 도메인으로 전송하는 학습 프레임워크입니다. 이 방법은 소스 도메인과 타겟 도메인 간의 분포 차이를 줄여서 모델의 새로운 환경에서의 일반화 능력을 향상시키므로, 다양한 응용 분야에서 매우 유용합니다.