本論文は、ソースフリー非マップドメイン適応（SFUDA）のための現在の分布整列方法の計算と理論的限界をカバーしています。特に、ターゲットラベルがない状況では、分類のパフォーマンスと信頼性を推定することに焦点を当てます。計算的に扱いにくい量を生成し、使用されたソートアルゴリズムの特性を正しく反映しない従来の理論的フレームワークの限界を克服するために、Semi-Discrete Optimal Transportアラインメントによって導かれた意思決定境界の柔軟性を利用する新しい理論的分析から派生した信頼度指標であるOptimal Transport（OT）スコアを提案します。提案されたOTスコアは直感的に解釈可能で理論的に厳密であり、与えられた一連のターゲット擬似ラベルの原則的な不確実性推定を提供します。実験結果は、OTスコアが既存の信頼性スコアを上回り、トレーニング時間の重み調整を介してSFUDAのパフォーマンスを向上させ、モデルのパフォーマンスに信頼できるラベルなしプロキシを提供することを示しています。
