@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213834,
 author = {北村, 優輝士 and 福永, 拓海 and 笠井, 裕之},
 issue = {14},
 month = {Nov},
 note = {ドメイン適応問題は，ソース領域のラベルを利用することでラベル情報が不足しているターゲット領域の分類器の予測精度を向上する問題に利用される．この問題に対して，従来より，最適輸送問題を用いて分類性能を向上させる手法が提案されてきたが，近年，クラスラベル情報を考慮した計量学習により，部分空間へデータを射影した上で輸送を行う手法も提案されている．しかしながら，ターゲットデータについてはクラスラベルが存在しないことから部分空間の計量学習を行えないという問題がある．そこで本稿では，ターゲットデータについても計量学習を行って最適な部分空間を求めることを目的として，ターゲットデータのラベル推定と，推定ラベルに基づく計量学習による最適輸送を用いたドメイン適応手法を提案する．具体的には，ターゲットデータの確率的クラスラベル推定と推定ラベルを用いた確率的計量学習による部分空間学習により最適輸送ドメイン適応手法を提案する．},
 title = {最適輸送を用いた教師なしドメイン適応問題における輸送先クラスラベル推定に基づく識別部分空間学習},
 year = {2021}
}