オンラインソースフリーユニバーサルドメインアダプテーションのための対照的な平均教師

オンラインソースフリーユニバーサルドメインアダプテーションのための対照的な平均教師(COMET)は、既存のソースモデルを対象ドメインに適応させる。COMETは、既知クラスのサンプルが明確なクラスターを形成し、未知クラスのサンプルがそれらのクラスターから明確に分離されるように特徴空間を再構築する。また、エントロピーロスにより、既知クラスのサンプルは高い確信度で、未知クラスのサンプルは低い確信度で分類されるようにクラシファイアを最適化する。