[AIP Distinguished Lecture] Hsuan-Tien Lin教授（国立台湾大学）「ドメイン適応を他の学習問題と結びつける」

国立台湾大学のHsuan-Tien Lin教授による理研AIPのDistinguished Lectureで、オンラインと理研日本橋オフィスのオープンスペースでのハイブリッド開催です。ドメイン適応（DA）は、機械学習で既に解法が知られている問題が姿を変えたものであることが多い、という視点を示します。 研究グループの2つの成果として、半教師ありDAのソースラベルを理想的なターゲットラベルのノイズ付き版とみなすSource Label Adaptation（CVPR 2023）と、ユニバーサルDAの「極端な」設定で自己教師あり学習のalignment・uniformity目的関数によりターゲット表現の次元崩壊を解消する研究（ICML 2025）を紹介します。Lin教授は台湾大学教授で、Appierの元Chief Data Scientistです。