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Self-corrected unsupervised domain adaptation

Frontiers of Computer Science 2022年第5期16卷 35-43页

作者： Yunyun WANG Chao WANG Hui XUE Songcan CHEN School of Computer Science and Engineering Nanjing University of Posts&TelecommunicationsNanjing 210046China School of Computer Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 210096China School of Computer Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing 210023China

Unsupervised domain adaptation(UDA),which aims to use knowledge from a label-rich source domain to help learn unlabeled target domain,has recently attracted much *** methods mainly concentrate on source classification and distribution alignment between domains to expect the correct target *** in this paper,we attempt to learn the target prediction end to end directly,and develop a Self-corrected unsupervised domain adaptation(SCUDA)method with probabilistic label *** adopts a probabilistic label corrector to learn and correct the target labels ***,besides model parameters,those target pseudo-labels are also updated in learning and corrected by the anchor-variable,which preserves the class candidates for *** on real datasets show the competitiveness of SCUDA.

关键词： unsupervised domain adaptation adversarial Learning deep neural network pseudo-labels label corrector

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