教師なしドメイン適応（UDA）でソースドメインとターゲットドメインの間のギャップを埋めるために、最も一般的な戦略は、敵対的学習を通じて特徴空間の周辺分布を一致させることに焦点を当てています。ただし、こ

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/16 12:15

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699871415521605378/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.08454v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.08454v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.08454v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">医療画像セグメンテーションのためのドメイン適応に向けた自己ペースの対照学習のマージン保存</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/unsupervised">unsupervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22semantic%20segmentation%22">semantic segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22domain%20adaptation%22">domain adaptation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">教師なしドメイン適応（UDA）でソースドメインとターゲットドメインの間のギャップを埋めるために、最も一般的な戦略は、敵対的学習を通じて特徴空間の周辺分布を一致させることに焦点を当てています。ただし、こ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210316#bookmark-4699871415521605378"><span class="datetime-body">2021/03/16 12:15</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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