
本論文では、ガウシアン混合モデルと最適輸送に基づく新しい多源ドメイン適応フレームワークを提案する。提案手法は、効率的な線形計画問題の解法と、教師付き学習に適したモデル表現の2つの主要な利点を持つ。これに基づき、ガウシアン混合モデルの重心計算アルゴリズムと、2つの新しい多源ドメイン適応手法(GMM-WBT、GMM-DaDiL)を提案する。実験結果から、提案手法は従来手法に比べて高性能かつ高速であることが示された。


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ガウシアン混合モデルと最適輸送を用いた軽量で高性能な多源ドメイン適応

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異なるドメインにおける機械学習モデルの性能低下を軽減するための最適な戦略を考えることが重要であり、本研究では特徴選択の戦略に焦点を当てている。


特徴を共有するドメインを結ぶ-多少の共有特徴を持つドメイン間の橋渡し


特徴を共有するドメインを結ぶ：多少の共有特徴を持つドメイン間の橋渡し
