다중 소스 도메인 적응에서 공유 특징을 배우는 중요성
본 연구는 최적 전송과 연합 학습을 결합하여 다중 소스 도메인 적응 문제를 해결하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 개별 소스 도메인에 대한 최적 전송 기반 적응과 연합 학습을 통한 협업적 모델 학습을 포함한다. 또한 프라이버시 보호를 위해 소스 도메인의 데이터에 직접 접근하지 않고도 효과적인 적응이 가능하다.
본 논문은 최적 전송(Optimal Transport)과 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Models)을 활용하여 다중 소스 도메인 적응 문제를 해결하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 효율적인 선형 프로그래밍을 통해 가우시안 혼합 모델 간 최적 전송을 계산할 수 있으며, 기존 클래스와 혼합 모델 구성 요소를 연결하여 감독 학습에 편리하게 사용할 수 있다.
다중 소스 도메인 적응은 레이블이 있는 여러 소스 도메인에서 학습한 지식을 레이블이 없거나 부족한 타겟 도메인으로 전이하는 강력하고 실용적인 접근법이다.