어쩌다보니 공부한 domain adaptation

상황: 현재 AI 이용한 손글씨 인식 챌린지를 참여중인데 (순위가 out of domain,,,)  train test set의 domain이 다른게 

결국 문제인 것 같아 간단하게 domain adaptation 공부하면서 요약 중

상황: test set(=target domain)은 이미지만 있고 label은 없는 상황

validation  set accu는 97%인데 test set accu는 82% (ㅜㅜ)

 

* domain adaptation은 결국 transfer learning의 한 종류이다

 

* target domain의 labeling에 따라 4가지 종류로 나눌 수 있다

1. Supervised DA
2. Semi-Supervised DA
3. Weakly Supervised DA
4. Unsupervised DA

=> 그중 내 setting 은 4번

 

Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)

: backprop의 구조만 약간 바꿈