Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers
概要
Ben-Davidの汎化誤差の第三項である，理想的なモデルにおけるソースデータとターゲットデータの誤差の合計を小さくするために，ResNetなどのPreTrainedを操作しない方が良いのでは，という仮説で開発された手法 Feature ExtractionはResNet最強，という考えのもの，特徴量抽出器を学習しない，ってのはめっちゃ斬新
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