이벤트 데이터와 이미지 데이터 간의 도메인 차이를 줄이기 위해 효과적인 방법은 하이브리드 가짜 라벨링 프레임워크를 활용하는 것입니다. 이 프레임워크는 자기 학습 무지갯독적 적응 기법과 오프라인 이벤트-이미지 재구성을 결합하여 고품질 하이브리드 가짜 라벨을 생성합니다. 이를 통해 이벤트 데이터에 대한 노이즈를 줄이고 더 정확한 라벨을 생성할 수 있습니다. 또한, 노이즈 라벨 학습 전략과 소프트 프로토타입 정렬 모듈을 도입하여 목표 도메인 특징의 일관성을 향상시키는 것이 중요합니다.