効率的な擬似ラベルフィルタリングによる不確実性認識：ソースフリー非監督ドメイン適応

自己学習を使用して、不確かなターゲットサンプルを選択し、クリーンな擬似ラベル付きサンプルをガイドする方法を提案します。