[OS2] オーガナイズドセッション2
限られたデータからの深層学習

[OS2-01] ドメイン適応の原理と応用

*牛久 祥孝^1,2 (1. オムロンサイニックエックス、2. Ridge-i)

ドメイン適応は転移学習の一種で、学習に用いるソースドメインと実運用したいターゲットドメインの間にかい離がある際に、ソースドメインで学習したモデルをターゲットドメインのために転移する機械学習手法である。本講演では、特にターゲットドメインのデータに教師情報が無い教師なしドメイン適応を中心として、その原理や物体検出・領域分割と言った応用事例について紹介する。