#212
summarized by : 金城 忍
Prototypical Cross-Domain Self-Supervised Learning for Few-Shot Unsupervised Domain Adaptation
Xiangyu Yue, Zangwei Zheng, Shanghang Zhang, Yang Gao, Trevor Darrell, Kurt Keutzer, Alberto Sangiovanni Vincentelli

どんな論文か？

ドメイン内、ドメイン間で対称学習を実施し、それぞれのドメインのエンコーダを学習する一方で、メモリバンクを更新し、そこからクラスタリングによって要素を取得し、ドメイン内で更に対称学習を実施することで、得量量空間に意味的類似性を取り入れることで、少ないラベル付けされた学習データを使用したEnd-to-Endな教師なしドメイン適応を実現

新規性

ドメイン内、ドメイン間で対称学習を実施し、識別可能な特徴量とドメイン不変な特徴量を学習することで、意味的類似性を学習する一方で、End-to-Endでのドメイン適応を実現したという点で新規

結果

Office、Office-Home、VisDA、DomainNetを使用した評価で、全ての場合で、既存手法より良い結果を達成する一方で、ラベル付けされたデータの増加に応じて、より良い結果を達成することを確認

その他（なぜ通ったか？等）

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