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#705
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
ターゲットドメインのラベル無しのデータに対して、元画像とそれに変換を与えた画像から得られた特徴量が一致するように学習しかつ分類器からの出力結果も高くするように学習する一方で、別の変換を与えた画像と元画像を使用して、一定の閾値を設けて疑似ラベルを生成することでクラスタリングの決定境界を改善する提案
新規性
符号化器、分類器を学習する一方で、ラベル無しデータに対する疑似ラベルの精度を改善するという点で新規
結果
AlexNet、ResNet-34を使用して、DomainNet、Office-Home及びOffice (AlexNetのみ) での評価 ({1, 3}-shot) では提案手法が既存手法より、良い結果を達成した (但しOffice-Home+ResNet-34は一部で良い結果を達成) 一方で、クラスタリングの可視化では決定境界がアライメント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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