2021-04-09 【論文雑読み】 Contrastive Syn-to-Real Generalization - deep learning 論文読み openreview.net Contrastive Syn-to-Real Generalization ICLR 2021採択論文 By Wuyang Chen et al. Syntheticなデータで学習したモデルはRealなデータに対して汎化しないことが多い 図では，syntheticなデータで学習した場合に特徴マップに偏りが生じることを示している 本論文では学習された特徴マップのdiversityが汎化性能に重要であることを見つけた 特徴マップがdiversityを持つという帰納バイアスを導入して，syntheticデータへのover-fittingを回避するフレームワークを提案 attention poolと呼ばれる手法も提案．これによってさらなる汎化性能の改善
