Domain Adaptation with Conditional Distribution Matching and Generalized Label Shift

[nocotan]

一言でいうと

一般化ラベルシフト仮定を提案し，その下でドメイン適応に関する理論解析を行う．

論文リンク

https://papers.nips.cc/paper/2020/file/dfbfa7ddcfffeb581f50edcf9a0204bb-Paper.pdf

著者/所属機関

Remi Tachet des Combes et al.
(Microsoft Research Montreal)

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2020/12

概要

教師なしドメイン適応においては，敵対学習が良い性能を達成できることが知られている．
しかしながら，近年の研究では，ターゲットシフトが発生している場合はこうしたアプローチには限界があることが報告されている．
本論文では，新しい仮定であるgeneralized label shiftを提案．

この仮定のもとで，任意の分類器のtransferabilityに関する理論解析を行う．

新規性・差分

手法

結果

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