文献
J-GLOBAL ID:202102286444957528
整理番号:21A0669416
大規模教師なし領域適応のためのエントロピーと境界ベースの敵対学習【JST・京大機械翻訳】
Entropy and Boundary Based Adversarial Learning for Large Scale Unsupervised Domain Adaptation
著者 (2件):
Makkar Nikhil
(Geographic Data Science Group, Oak Ridge National Laboratory,National Security Emerging Technologies Division)
,
Yang Hsiuhan Lexie
(Geographic Data Science Group, Oak Ridge National Laboratory,National Security Emerging Technologies Division)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
IGARSS
ページ:
589-592
発行年:
2020年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)