딥러닝 기반의 도메인 적응 기술: 서베이

나재민; 황원준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 나재민 (아주대학교) 황원준 (아주대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제27권 제4호

발행연도: 2022.7

수록면: 511 - 518 (8page)

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딥러닝 기반의 지도학습은 다양한 응용 분야에서 비약적인 발전을 이루었다. 그러나 많은 지도 학습 방법들은 학습 및 테스트 데이터가 동일한 분포에서 추출된다는 공통된 가정 하에 이루어진다. 이 제약 조건에서 벗어나는 경우, 학습 도메인에서 훈련된 딥러닝 네트워크는 도메인 간의 분포 차이로 인하여 테스트 도메인에서의 성능이 급격하게 저하될 가능성이 높다. 도메인 적응 기술은 레이블이 풍부한 학습 도메인 (소스 도메인)의 학습된 지식을 기반으로 레이블이 불충분한 테스트 도메인 (타겟 도메인) 에서 성공적인 추론을 할 수 있도록 딥러닝 네트워크를 훈련하는 전이 학습의 한 방법론이다. 특히 비지도 도메인 적응 기술은 타겟 도메인에 레이블이 전혀 없는 이미지 데이터에만 접근할 수 있는 상황을 가정하여 도메인 적응 문제를 다룬다. 본 논문에서는 이러한 비지도 학습 기반의 도메인 적응 기술들에 대해 탐구한다.

#Deep Learning #Unsupervised Domain Adaptation

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I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative adversarial nets” Advances in neural information processing systems, Vol.27, 2014.

Y. Ganin, E. Ustinova, H. Ajakan, P. Germain, H. Larochelle, F. Laviolette, M. Marchand, and V. Lempitsky, “Domain-Adversarial Training of Neural Networks” The journal of machine learning research, Vol.17, 2016.

E. Tzeng, J. Hoffman, J. Saenko, and C. Chen, “Adversarial discriminative domain adaptation” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2017. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2017.316

S. Xie, Z. Zheng, L. Chen, and C. Chen, “Learning semantic representations for unsupervised domain adaptation” International conference on machine learning. PMLR, 2018.

J. Na, H. Jung, H. Chang, and W. Hwang, “FixBi: Bridging Domain Spaces for Unsupervised Domain Adaptation” Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2021. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.00115

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