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#605
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
SourceとTarget domain両方にUnlabeledデータが含まれるdomain adaptationタスクを提案．また，このタスクを取り扱うためのCollaborative Distribution Alignment (CDA)手法を提案，CDAがbilaterally的で知識遷移を行い，unlabeledデータの識別とoutlierサンプルの識別を同時に行う．
新規性
SourceとTarget domain両方にUnlabeled問題設定を提案した．理想的なソースドメンが存在しない場面を対応できるようにした．
結果
Domain adaptationベンチマークOfficeとPerson Re-identificationベンチマークDukeMTMC-reIDでにおいてSOTAな精度を達成．
その他（なぜ通ったか？等）
SourceとTarget domain両方ともpartially labeledという設定が従来の設定と比べ実環境設定に近く，実用性が高い．
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