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#650
summarized by : Kai Watabe
どんな論文か?
ソースとターゲットの間に中間ドメインを設ける。これらのドメインの相補的な特性を内在するモデル2つのモデルを学習する。上記の2 つのモデルが相互にあるいは自身の結果からConfidence learningすることでソースからターゲットへ徐々にドメインを転移することが可能となる。
新規性
従来研究では、基本的にソースとターゲットのドメインを直接適応させる。そこで、提案手法では、ソースとターゲットの間に中間ドメインを設けている。また、confidenceベースの学習手法を提案している。
結果
3つの標準的なベンチマークデータセット{Office-31, Office-Home, VisDA-2017}において、SoTA手法に匹敵する性能を発揮した。
その他(なぜ通ったか?等)
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