Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(in ICML'15)

- Domain Adaptation은 성격이 유사하지만 다른 도메인의 라벨이 지정된 데이터를 사용할 수 있다는 점에서 매력적이다 (e.g. 합성 이미지)

- 본 논문에서는 Source 도메인의 라벨이 주어진 대량의 데이터 셋에서 Target 도메인의 라벨이 없는 데이터로 Domain Adaptation을 수행하는 새로운 접근 방식을 제안한다.

- (1) 소스 도메인의 학습 작업에 대해 'Discriminative' 하고,

- (2) 도메인간 이동에 대해 Invariant 한 'Deep' 한 피쳐의 출현을 촉진한다. 이러한 적응하는 행동이 거의 모든 FeedForwrd 모델에서 몇가지 표준 레이어와 간단한 그레디언트 Reversal 레이어로 보강함으로써 달성할 수 있다.

- 결과 증강 아키텍처는 표준 역전파를 사용하여 달성할 수 있다.