学習プロセスに関するものとしては、以下の3つ。0.9(シャッフル)が適切とわかった。実験いくつかの実験を行なっているが、一つだけ取り上げる。person)からなるデータセットである。以下に既存手法との比較を示す。各ドメインでの1位は色々と変動しているが、全ドメインの平均では概ねもっとも良い精度が得られている。D-SAM3は、一部で本手法よりも良い結果となっている。論文をちらっと見た限りでは、タスクの設計がなかなか複雑で、本手法の方が簡単に高精度を達成できるという点で好ましいと言える。Generalization/Adaptationの新しい道がひらけたと言えるが、本手法で達成できるドメイン不変性は、特定の種類の不変性でしかなく、より強力な正則化手法があるかもしれない。Re-Identificationへの適用も考えられる。感想Abstractを読んで、シンプルで面白そうと思ったので読んでみた。ジグソーパズルを解くというサブタスクをどんな風に設計しているのかが気になっていたが、固定のシャッフルパターンを分類するというシンプルな設計で、「こんな私にもできるかも!」と思わせてくれて楽しめた。Generalizationという問題設定は恥ずかしながら初耳だったので、それ自体が面白かった。requestStockLike5@takoroy犬が好き。upLoginユーザーは見つかりませんでした。