
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.


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Effiziente Filterung von Pseudo-Labels und robuste Repräsentationslernung für quellenfreie unüberwachte Domänenanpassung


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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.


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Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen: Eine neue Methode zur Entwirrung von Pseudo-Labels in der quellenfreien Domänenanpassung
