Abstract Domain Adaptation 이란, transfer the knowledge learned from a labeled source domain to an unlabeled target domain whose data distributions are different. source domain 에서의 학습 데이터는 real-world 에서는, 보안문제로 사용불가능한 경우가 자주있다. 그래서 Source-Free Domain Adaptation (SFDA) 방법이 주목받고 있음. 이름 그대로 source data 를 이용하지 않고 domain adaptation을 수행하는… 논문에서 제안하는 방법은 SFDA-DE : source Distribution Estimation 을 이용하여 직접..
