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#322
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
敵対的学習によりソース、ターゲットの入力空間のデータを使用して、ドメイン不変なエンコーダを学習する一方で、ドメイン不変な関数を学習すると同時にドメイン依存な関数を学習することで、ドメイン適応において学習誤差及びターゲットドメインに対する汎化誤差を改善
新規性
ドメイン適応の問題設定においてドメイン不変の特徴量とソース、ターゲットドメインでの予測誤差を考慮し、ターゲットドメインに対する汎化性能を改善したという点で新規
結果
ResNet34+NICO、OfficeHome、DomainNet、VisDA2017での分類問題の評価及び、{VGG16+FCN8}+WebCamTでの回帰問題の評価、両方で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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