Transferable Calibration with Lower Bias and Variance in Domain Adaptation

[nocotan]

一言でいうと

ドメイン適応におけるキャリブレーションに関する研究．

論文リンク

https://papers.nips.cc/paper/2020/file/df12ecd077efc8c23881028604dbb8cc-Paper.pdf

著者/所属機関

Ximei Wang et al.
(School of Software, KLiss, BNRist, Tsinghua University)

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/12

概要

ほとんどのドメイン適応の手法はターゲットドメインにおける推論性能の向上に焦点を当てている．
それに加えて，どれだけドメイン適応における推定に不確実性が含まれているかを考えることも非常に重要な問題である．
論文では，ドメイン適応におけるキャリブレーションについて議論を行う．

新規性・差分

• ドメイン適応におけるキャリブレーションにまつわるジレンマを明らかにする．
• パラメータフリーでかつ，小さいバイアスと分散でキャリブレーションが達成できるTransferable Calibrationを提案．

手法

結果

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