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#937
summarized by : Kensho Hara
どんな論文か？
Prototypical Networksというfew-shot learningでもともと提案されていたものをUnsupervised Domain Adaptationに応用．クラスごとにプロトタイプ（平均？）を出して，sourceとtargetでプロトタイプの距離が近くなるように埋め込み空間を学習．
新規性
Prototypical NetworksをUnsupervised Domain Adaptationに応用することで新しいアプローチを提案．
結果
MNIST, USPS, SVHN間のtransferでSOTAを超える性能を達成．加えてVisDA 2017データセットで80.4%．
その他（なぜ通ったか？等）
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