手書き文字認識のためのソースフリーの教師なし領域適応手法：アラインメント、最小化、多様化

本研究では、手書き文字認識のためのソースフリーの教師なし領域適応手法「アラインメント、最小化、多様化(AMD)」を提案する。このフレームワークは、事前学習済みの深層学習モデルを、ラベル付きのソースデータを必要とせずに、ターゲットドメインの画像のみを使って適応させることができる。