- …
- …
#378
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
ドメイン間の差異の上界を設けデータを拡張し、学習誤差が最大になるようなデータによって学習する一方で、入力の特徴量の平均、標準偏差に基づき、エンコーダ・デーコーダ形式で、平均、標準偏差及び、スケーリング係数を取得し、正規化後スケーリングすることでターゲットドメインに対して適応的な正規化手法を提案
新規性
エンコーダ・デコーダ形式で、平均、標準偏差及び、スケーリング係数を学習し、特徴量を正規化するという点で新規
結果
MNISTをソース、SVHN、MNIST-M、SYN及びUSPSをターゲットドメインとして評価した結果では、提案手法が平均で既存手法より良い結果を達成し、CIFAR-10をソース、CIFAR-10-Cをターゲットドメインとして、学習時のドメイン間の差異の程度を5段階で設定した評価では、全ての段階で提案手法が既存手法より良い結果を達成
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …