抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ラベル無しデータの集合が与えられたとき,いくつかの領域から到来するクラスタリングの文脈におけるドメイン適応を取り上げ,目標は,に由来するドメインにかかわらずデータを区分して異なるカテゴリーにすることである。特に同等の先行を持たないサービスを展開するが,ラベル付きデータはしばしば奨励金となるが最も適応シナリオは以前に研究された,実用的な産業応用で非常に関連しているとは異なり,監視を持っていないので,これは挑戦的な問題である。この問題を解決するために我々のオントロジーは,ダーティペーパ符号化の概念から動機づけ,雑音通信路を通過する信号が可能雑音パターン上の前処理で符号化した受信機の信号の信頼性のある復号化を支援する通信技術を引き出した。本論文では,画像応用,視点,照明,ぼけと外見変動のような可能な画像領域シフト因子上の前処理をコードし,クラスタリングを実行するために幾何学的適応機構を利用に焦点を当てた。物体と顔を含む標準データセット上で提案アプローチの有用性を説明し,既存の手法よりも平均で約18%の改善を得る。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】