본 논문은 기계 학습 성능 저하의 주요 원인인 도메인 이동 문제를 해결하기 위해 점진적 도메인 적응(GDA)을 위한 새로운 방법인 슬라이딩 윈도우 적대적 훈련(SWAT)을 제안합니다. SWAT은 소스 도메인과 타겟 도메인의 특징 공간을 연결하는 적대적 스트림을 형성하고, 슬라이딩 윈도우 패러다임을 사용하여 인접한 중간 도메인 간의 작은 차이를 점진적으로 줄여나갑니다. 윈도우가 스트림의 끝, 즉 타겟 도메인에 도달하면 도메인 이동이 명시적으로 감소됩니다. 여섯 개의 GDA 벤치마크에 대한 광범위한 실험을 통해, 특히 Rotated MNIST에서 6.1%, CIFAR-100C에서 4.1%의 성능 향상을 보이며 SWAT의 효과를 입증합니다.
