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# ML(Hung-yi Lee)_Lecture08. Domain Adaptation
可看作是**transfer learning**的一種：在Ａ任務上學習到的技能可被用在Ｂ任務上
**Domain Adaptation**:把在一個domain所學習到的模型運用到另一個domain
* input domain, output domain, input and output relationship都有可能產生變化
## how to use unlabeled data in source domain to train target domain
**feature extractor** 只保留source和target共同部分
$\theta_f^*=minL-L_d$ 目標是要讓機器分不出source和target
* 有兩件事情要互相拮抗
1. 騙過domain classifier
2. 讓分類變正確
* domain generalization
1. domain很多元（各種貓狗的照片換到卡通圖案的貓狗）
2. 訓練資料只有一種domain但testing data有多種domain