Feb, 2024
无源非监督领域适应：预测合理性的假设整合
Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Hypothesis Consolidation
of Prediction Rationale
TL;DR无源无监督领域自适应（SFUDA）是一个具有挑战性的任务，模型需要在没有目标领域标签或源领域数据的情况下适应新领域。本文提出了一种新的方法，通过考虑每个样本的多个预测假设并研究每个假设的合理性来解决该问题。通过整合这些假设的理由，我们可以识别最有可能的正确假设，并将其作为伪标签集来支持半监督学习过程进行模型自适应。我们提出了一个三步自适应过程：模型预自适应、假设整合和半监督学习，以实现最佳性能。广泛的实验结果表明我们的方法在SFUDA任务中达到了最先进的性能，并可以轻松集成到现有方法中以改善其性能。