분포 차이의 보정
학습한 영상 특징이 다른 입력 분포에서도 잘 작동한다고 보장되지는 않는다. Deep CORAL은 원천과 목표 자료의 통계 차이를 줄여 목표 영역으로 전이하는 문제를 다룬다.
상관관계의 정렬
선형 변환으로 이차 통계를 맞추는 CORAL을 심층 신경망의 비선형 변환으로 확장했다. 계층 활성의 공분산을 이용해 원천과 목표의 상관관계를 정렬한다.
분류 손실과 함께 학습하기
정렬 손실만 줄이면 모든 자료를 같은 점으로 보내는 쓸모없는 특징도 가능하다. 분류 손실을 함께 사용해 원천 과제의 구분 능력과 영역 차이의 감소를 동시에 학습한다.
Office 자료의 비교
초기 실험은 사무실 물체 31종이 있는 Amazon과 DSLR 및 Webcam의 세 영역을 이용했다. 한 영역을 원천으로 다른 영역을 목표로 하는 여섯 전이 조건에서 기준 방법과 비교했다.
관련 문서
도메인 적대 신경망 / 불변 위험 최소화 / DomainBed / WILDS / Tent 시험 시점 적응 / 기계 학습