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#792
summarized by : 岡本大和
どんな論文か？
SourceDomeinは１つだけ、TargetDomainは複数（かつ、Domainラベルなし）、この条件下で未知のDomain（OpenDomain）にDomain Adaptationさせるという問題設定。（個人的にはUnsupervised Domain Generalizationと表現した方が良いかもしれない、と感じた）ここでいうOpenDomainとは
新規性
問題設定の新規性を主張。Disentangling手法や、Domainの距離によって学習の順番を最適化する curriculum learningの仕組み等を取り入れた手法を提案している。
結果
DIGIT、FACE、CityScape等のデータセットで提案手法の有効性を示した。従来のDomainAdaptation手法を上回る結果を得ている（ただし、従来のDomainAdaptation手法は、そもそも異なる問題設定を目的に設計されている点に注意。）
その他（なぜ通ったか？等）
従来にない問題設定をしているだけでなく、そもそも現実ではDomainを厳密に定義できるのか？という点に疑問を投げかけ、Multi-DomainかつDomain-Labelなしという問題設定の重要性を主張している点に納得感がある。
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