취미가 좋다

논문 링크 Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation Yaroslav Ganin, Victor Lempitsky 모델을 학습할 때, 학습 데이터에만 성능이 좋고 학습 데이터와 도메인 차이가 있는 데이터에서는 성능이 나쁠 때가 많다. 이러한 source(학습) 데이터의 도메인과 target 데이터의 도메인 차이를 줄여서 target domain에 대한 성능을 높이고자 할 때 필요한 것이 Domain Adaptation이다. 이 논문에서 제안하는 방식은 target 도메인 데이터의 라벨이 없어도 가능하다. 또한 end-to-end 방식으로 학습이 진행된다. backpropagation의 방식만 조금 수정하여 어렵지 않은 내용이다. 위의 그림은 논문에서 제안하는 ..