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#564
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
ターゲットドメインの特徴量とそれに対する疑似ラベルをメモリバンクに保存し、現在の予測対象のデータとその結果と保存されている類似度の高いデータとその予測結果を利用して疑似ラベル更新することを繰り返し、集約された予測結果を高くすることで、ドメイン適応においてソースドメインに対するバイアスを緩和する提案
新規性
メモリバンクを利用しターゲットドメインのラベル無しデータに対する予測結果 (疑似ラベル) を保存、更新することで、ソースドメインのデータに起因するバイアスを緩和するという点で新規
結果
Office-31+ResNet-50、 Office-Home+ResNet-50、VisDA-C+ResNet-101、DomainNet-126+ResNet-34での評価では提案手法が平均で、既存手法よりよい結果を達成する一方で、学習した抽出器から出力されたソース、ターゲットの特徴量が偏り無く分類されていることが確認された
その他（なぜ通ったか？等）
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