Machine learningDeep learning / NLP / CV
ドメイン適応型画像分類
ドメイン適応型画像分類は、ラベル付きソースドメインで視覚分類器を訓練し、ラベル付きデータが乏しいか存在しないターゲットドメインに適応させる手法である。ドメイン間で特徴分布を整合させることにより、モデルはターゲット分布での識別精度を維持しつつ、ターゲットの完全な再アノテーションを必要としない。これにより、ドメインシフトが避けられない実世界の展開シナリオにおいて実用的となる。
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出典
- Ganin, Y., Ustunova, E., Ajakan, H., Germain, P., Larochelle, H., Laviolette, F., Marchand, M., & Lempitsky, V. (2016). Domain-adversarial training of neural networks. Journal of Machine Learning Research, 17(59), 1–35. link ↗
- Wilson, G., & Cook, D. J. (2020). A survey of unsupervised deep domain adaptation. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 11(5), 1–46. DOI: 10.1145/3400066 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Image Classification (Domain Adaptation for Visual Recognition). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/domain-adaptive-image-classification
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