Eine effiziente Methode zur Filterung von Pseudo-Labels und Verhinderung des Memorierens von Pseudo-Label-Rauschen, um die Leistung der quellenfreien unüberwachten Domänenanpassung zu verbessern.
Eine neue Methode zur Verbesserung der Genauigkeit von Klassifikationsvorhersagen in der quellenfreien Domänenanpassung, indem eine Rauschübergangsmatrix gelernt wird, um die Verzerrung der Pseudo-Labels zu erfassen und eine genauere Schätzung der wahren Klassenzugehörigkeit zu ermöglichen.