이빨 빠진 미남이

What's in a "Domain" Mathematically, joint distribution over inputs and outputs differs over domains 1 and 2 $P_{d1}(X,Y) \ne P_{d2}(X,Y)$ 예를 들어, Content, whit is being discussed Style, the way in which it is being discussed Labeling Standards, the way thtat the same data is labeled Types of Domian Shift Covariate Shift: The input changes but not the labeling $P_{d1}(X) \ne P_{d2}(X)$ $P_{d1}(Y|..

Zero-shot learning: 인스턴스별 레이블 없이 학습 Few-shot learning: 몇 가지 훈련 예제로 학습 Unsupervised learning: 레이블 없는 학습. 제로샷 학습과의 차이점 Auto-encoders, contrastive learning Generative models: GANs, VAEs Semi-supervised laerning 라벨 정보가 없는 이미지의 큰 데이터셋이 존재한다면, 이것을 어떻게 다룰 것이닞? Pseudo-labeling 방법이 있다. Pseudo-labels Iterative algorithm: Train a classifier $f$ on $D_1$ Pseudo-labelling: build dataset $D_2$ where we used ..