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#811
summarized by : Takehiko Ohkawa
どんな論文か？
教師なしドメイン適応(Domain Adaptation)において，データ構造，ドメインラベル，クラスラベルを同時に一つのネットワークでモデリングするGraph Convolutional Adversarial Network (GCAN)を提案した．
新規性
新規性は，第一に，データ構造，ドメインラベル，クラスラベルの3つの情報を統合して扱うはじめてのモデルであること，第二に，ドメイン適応におけるドメインの不一致を減らすために，ドメインに依存しない，意味表現を効率よく学習できる3つのアライメント機構を設計したことである．
結果
5つの標準的なベンチマークでSOTAのドメイン適応の手法より優れた結果を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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