抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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教師なしドメイン適応(UDA)は,交差ドメイン不一致を減らすことにより,ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへの知識転送を可能にする。しかし,ほとんどの研究はソースドメインからターゲットドメインへの直接適応に基づいており,大きなドメイン不一致に悩まされている。この課題を克服するために,本論文では,標的ドメインとの不一致を小さくし,ターゲットドメインと擬似ドメインとの不一致を最小化することにより,知識転送プロセスを増強するために,ドメイン拡張ドメイン適応(DADA)を提案した。さらに,ターゲットドメインから複数の擬似ドメインへの表現を投影し,擬似ラベルとして擬似ドメインから分類に関する平均予測を取り入れることにより,DADAに対する擬似標識法を設計した。著者らは,4つのベンチマークデータセット,即ち,オフィスHome,Ofice-31,VisDA2017,およびディジタルデータセットに関する最先端のドメイン適応手法による広範な実験を行った。結果は,著者らのモデルの優位性を実証した。【JST・京大機械翻訳】