Wildly Unsupervised Domain Adaptation

Wildly Unsupervised Domain Adaptation (WUDA)는 소스 도메인 데이터가 노이즈가 포함된 레이블을 가지고 있으며, 대상 도메인 데이터가 완전히 레이블이 없는 상황을 가리킵니다. 전이 학습 방법을 통해 WUDA는 소스 도메인에서의 지식을 효과적으로 대상 도메인으로 이전하여, 대상 도메인에서의 작업 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 도메인 간 분포 차이를 해결하고 모델의 새로운 환경에서의 일반화 능력을 강화하는 데 중점을 두어, 실제 응용 분야에서 매우 유용합니다.