사전 학습된 모델을 일련의 레이블 없는 타겟 도메인에 지속적으로 적응시키는 것이 목표입니다. 제안하는 캐스케이딩 패러다임은 특징 추출기와 분류기 간의 불일치를 효과적으로 해소하여 장기적인 모델 적응을 가능하게 합니다.
