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#448
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
ドメイン間のサンプル数の不均衡を解消するために2つのドメインの総サンプル数に占める割合に応じて重み付けした各ドメインのサンプルを生成器で特徴量を抽出し、GANでドメイン不変な特徴量を学習する一方で、MCDでクラス固有の特徴量を学習する提案
新規性
ドメイン間のサンプル数の不均衡を解消するために2つのドメインの総サンプル数に占める割合に応じて重み付けするという点で新規
結果
VisDA-2017、Digits (MNIST ↔ USPS)、ImageCLEF-DAでの評価ではいずれも平均で既存の手法より良い結果を達成する一方で、学習が進むにつれてソース・ターゲットドメインのサンプルがクラス毎にクラスタリングされることを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
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