뭐해시우

크게 deep learning 학습 방법에는 supervised learning과 unsupervised learning이 있었다.하지만 대표적인 두 학습 방법 말고도 학습 방법인 weakly-supervised, semi-supervised, self-supervised learning 등 많이 생겨났다. Supervised Learning: target data에 label을 달아서 학습하는 방법 Unsupervised Learning: target data에 label 없이 학습하는 방법 Weakly-supervised Learning weak 정보(class에 대한 label 정보나 위치)만으로 학습하는 방법 -> detection, segmentation에서 사용(label하기가 어려워서)   ..

Domain 이란?:  특정 data 또는 모델이 작동하는 환경  Domain adaptation: source domain 데이터 + unlabeled or few label target domain 데이터 source(학습 데이터), Target(평가 데이터) domain이 다를 경우 예측 label은 다를 수 있다.  두 domian에 대한 shift를 최소화 시키는 것이 목적domain adaptation으로 train(source)와 test(target)을 유사하게 학습할 수 있다.  source domain 데이터는 class label이 있다고 가정하고 target domain 데이터는 class label이 없어도 됨Task classifier는 label이 있어야 하고 Domain cl..