#650
summarized by : Kai Watabe
FixBi: Bridging Domain Spaces for Unsupervised Domain Adaptation

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。
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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)