Drop to Adapt: Learning Discriminative Features for Unsupervised Domain Adaptation

概要

ICCV2019 accepted

今までのDomain Adaptationのタスクは、手元のタスクを考慮せずにドメイン不変の特徴量を獲得していたが、Adversarial Dropoutを用いて、よりDiscriminativeな特徴量を抽出し、かつロバストなロス関数を定義することで、SOTAを達成した

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