半教師あり学習（Semi-supervised Learning）と教師なしドメイン適応（Unsupervised Domain Adaptation）の違いがわかる図

概要

半教師あり学習(Semi-supervised Learning) と教師なしドメイン適応(Unsupervised Domain Adaptation)の違いについて述べている論文の図がわかりやすいと思ったのでシェアです。

SSLとUDAの違いがわかる図

Semi-supervised Models are Strong Unsupervised Domain Adaptation Learnersから引用です。

違い

• SSL: ラベル有りデータとラベル無しデータのデータドメインが同じ。

• UDA: ラベル有りデータとラベル無しデータのデータドメインが異なる。

論文では

• UDA and SSL share a similar objective of utilizing unlabeled (target) data to improve the performance of the model trained with labeled (source) data only.

• SSL is a special case of UDA problems when the target support covers source support.

(要約)SSLとUDAは、ラベル有りデータで訓練したモデルの性能を、ラベル無しデータを使って高めたいという欲求は同じである。

(要約)SSLは、ターゲットデータがソースデータとかぶっているUDAと捉えることができる。

と述べています。