Domain confusion

도메인 혼동(Domain Confusion)은 도메인 적응 과정에서 사용되는 기법 중 하나로, 모델이 소스 도메인과 타겟 도메인 간의 차이를 구별하지 못하도록 학습하는 것을 말합니다. 이를 통해 모델이 두 도메인의 데이터를 동일하게 처리하도록 만들어, 도메인 간의 차이에 덜 민감하게 합니다.

도메인 혼동의 목적:

• 소스 도메인과 타겟 도메인의 특징 공간을 유사하게 만듦: 학습 과정에서 소스 도메인과 타겟 도메인의 데이터가 유사한 특징 공간에서 나타나도록 강제함으로써, 도메인 간의 차이를 최소화합니다.
• 도메인 불변 특징 학습: 모델이 두 도메인에서 공통적으로 존재하는 불변의 특징을 학습하도록 유도하여, 도메인 간 전이성을 강화합니다.

도메인 혼동을 달성하는 방법:

• 도메인 적대적 학습: 신경망 내에 도메인 분류기를 추가하여, 주요 작업에 대한 성능을 유지하면서도 도메인 분류기가 소스와 타겟을 구별하지 못하게 합니다. 결과적으로, 신경망은 도메인 간 차이를 '혼동'하게 됩니다.
• 중간 특징 표현 최적화: 소스와 타겟 도메인의 중간 특징 표현이 유사해지도록 모델을 최적화함으로써, 도메인 혼동을 촉진합니다.

도메인 혼동은 도메인 적응의 성공적인 적용을 위해 중요한 기법 중 하나로, 모델이 다양한 도메인의 데이터에 대해 일반화된 성능을 발휘할 수 있도록 도와줍니다.