Generalizationを実現する手法JiGenを提案。etc.)の間で不変な特徴を学ぶこと。Adaptationが対象ドメインでの動作を優先するのに対して、DGは複数のドメインで動作することを目的とする。ジグソーパズルのタスクは入力画像そのものから生成できるので、自己教師あり(self-supervised)学習ができる。注意:この文書はざっくりとしたメモです。細かい内容に関しては元論文や他の解説記事に当たってください。以下にネットワーク構造の略図を示す。Classifierが付いているというシンプルな構造になっている。Classifierの方では画像に対してどのようなシャッフルが施されたのかを分類できるようにしたい。図の例では、入力画像は3x3の9分割されており、それらに対して「そのまま」というパターンを含むP通りのシャッフルパターンが適用されている。Classifierは、Pクラス分類問題を解ければよい。シャッフルパターンの作り方P個のシャッフルパターンは、参考文献1に従って、シャッフルパターン間のハミング距離ができるだけ大きくなるように作成される。Classifierを表す。Entropy損失である。注意すべき点として、$x$は元画像のみで、シャッフルされた画像を含んでいない、ということが挙げられる。シャッフル画像$z$にたいする物体分類誤差は発生しない。一方で、シャッフルパターンの中には「元画像から何もシャッフルしない」というパターンも含まれているので、$z$には$x$が含まれている。Adaptationにも適用可能である。適用先ドメインのデータに対して、以下のように実施する。Object損失は存在しない(ターゲットとなるラベルが存在しないため)Jigsaw損失はself-supervisedなので、そのまま適用する。物体分類結果の不確実性をなくすため、下式のような経験エントロピー損失を最小化する。ハイパーパラメータ本手法では、2つのタスク定義のためのパラメータと、3つの学習プロセスに関するパラメータが存在する。タスクの定義に関するものとしては、以下の2つ。