배경 large-scale, well-annotated 데이터를 모으는 것은 매우 많은 비용이 든다. 따라서 pre-train 된 모델에서 knowledge trasfer 하여 모델을 구성하는 방법이 제시되어왔다. 하지만 데이터의 분포가 다르기 때문에 실제 제대로 작동하지 않는 문제점이 있다. 이러한 데이터 간 분포의 차이를 domain shift라고 하며, domain adaptation은 이를 줄이기 위해 제시된 방법이다. Domain Adaptation에는 여러 가지 방법이 있는데, 전에 다루었던 Unsupervised DA by backpropagation (2021.03.29 - [DeepLearning] - [paper review] Unsupervised Domain Adaptation by..
