Domain Adaptation 이란? Domain Adaptation은 Transfer learning의 일종으로, train data (Source domain)와 test data(Target domain)의 분포가 다르지만, 두 도메인에 같은 task를 적용할 때 사용되는 방법론이다. Domain Adaptation의 목표는 Source domain과 Target domain 사이의 domain shift를 줄이는 것이다. Unsupervised Domain Adaptation 이 중에서도 Unsupervised DA는 타겟 도메인의 데이터가 라벨이 전혀 없을 때에도 task를 수행할 수 있다. 이 페이퍼에서 강조하는 특징은 discriminativeness , domain-invariance이다..
