Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation
概要
元原田研で，今はKate Labにいる人のDomain Adaptationの手法
Maximum Classifier Discrepancyという手法を提案
https://gyazo.com/b9dea1a9fd2a5185bec75b5419a34e1a
$ \mathcal{H}\Delta\mathcal{H}-Divergenceを最小化する手法として提案された
https://gyazo.com/b3f1dd864b2409a1a31b3baf80104b49
仮説クラス上の二つのモデルが，同じクラスを予測できるかどうかを，ソースデータとターゲットデータで比較する
この差が小さいとき，二つのドメイン間の距離は小さいと言える
$ \mathcal{H}-Divergenceで上界をバウンドされる
#Domain-Adaptation