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Video Label Intro label 데이터 부족 현상을 해결하기 위해 Unsupervised Domain Adaptation을 활용해 레이블 되지 않은 새로운 도메인 데이터를 예측하는 방법을 사용한다. 기존 Domain adaptation을 분류 문제에 초

딥러닝 모델은 훈련데이터와 테스트 데이터 간의 분포가 같은 상황을 가정한 상황에서 높은 성능을 보인다.하지만 훈련데이터와 테스트 데이터 간의 분포가 같지 않은 domain shift 상황일 경우 모델 성능이 크게 저하가 된다.Feature shift : 상황이 바뀌는