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J-GLOBAL ID：202002241007077015   整理番号：20A0813734

教師なし領域適応のための効率的でロバストな擬似ラベリング【JST・京大機械翻訳】

Efficient and Robust Pseudo-Labeling for Unsupervised Domain Adaptation

著者 (2件)： Rhee Hochang ,  Cho Nam Ik (INMC, Seoul National University,Department of ECE,Seoul,Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： APSIPA ASC  ページ： 980-985  発行年： 2019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)

抄録/ポイント： 教師なしのドメイン適応は,注釈付けされたソースドメインから完全にラベルされていないターゲットドメインへの知識を転送することである。従来の方法は,ターゲット領域に対する擬似ラベル付けデータとして信頼性のある閾値を超えるデータを考慮し,従って,適切な閾値を選択することが目標性能に影響を及ぼす。本論文では,訓練を通して十分で正確な擬似ラベルを提供するために,擬似ラベルと適応閾値調整戦略を得るための新しい秘密ベースの重みづけ方式を提案した。正確であるために,著者らの秘密ベースの重みづけ方式は,信頼性に基づく異なる寄与を持つ擬似ラベルを生成する。それは,性能を閾値にあまり敏感にしない。また,提案した適応閾値調整法は,ターゲット領域へのネットワークの適応度に従って閾値を選択し,したがって,適切な閾値に対する徹底的探索の必要性を明らかにした。数字分類タスクに関する実験結果は,提案方法が効率的に擬似ラベルを利用して,満足度と精度を保持することを示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  重みづけ ,  ネットワーク ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 適応度 ,  調整法 ,  適応閾値 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  適応 ,  ロバスト ,  擬似 ,  ラベリング