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#174
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
ベイズメタ学習を通して元ドメインの入出力空間を、摂動をと入れ拡張することで擬似的に分布外ドメインの確率分布を作成し、その尤度を最大化する一方で、カリキュラム学習を通して元ドメインに対してモデルを最適化することで、単一のソースドメインを利用した分布外ドメインに対する汎化性能を改善
新規性
元ドメインの入出力空間に不確実性を取り入れ拡張することで分布外ドメインのデータを擬似的に作成し、モデルの汎化性能を改善したという点で新規
結果
画像分類 (SVHN、MNIST-M、SYN、USPS)、セマンティックセグメンテーション (Highway/Dawn、Highway/Fog)、音声認識 (Google Commands) では平均値で、テキスト分類 (Amazon Reviews) ではdvdからelectronicsでの評価を除き、既存の手法より良い結果を達成
その他（なぜ通ったか？等）
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