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#264
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
ドメイン不変の問題設定に対して、複数のドメインから取得したサンプルを利用して、各ドメインの埋め込み表現 (The domain prototype) を学習し、対象となるドメインの分類機 (The domain prototype) を、教師信号なしで学習
新規性
複数のドメインのサンプルを利用してドメインの埋め込み表現を学習する一方で、ドメインに対して適応的な分類機を学習するという点で新規
結果
ImageNetで事前学習したResNet-50で、VLCS、PACS、Office-Home、Domain-Net、Terra Incognitaを使用した評価で、CORALに本手法を適応した場合、平均0.9%の性能改善がみられ、LT-ImageNet、Geo-YFCCを使用した評価では、ERMに本手法を適応した場合、性能の改善 (Geo-YFCC Trainを除く) を達成
その他（なぜ通ったか？等）
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